Descriptif du poste: Responsabilités clés 1. Propriété et architecture de la plateforme de données ·       Détenir et piloter l'évolution de la plateforme de données Azure, en définissant les normes d'architecture, les modèles de données et la feuille de route technique alignés sur les besoins de l'entreprise et les ambitions futures en matière d'analyse et d'IA. ·       Agir en tant qu'autorité de conception, en garantissant l'évolutivité, la performance, l'efficacité des coûts et la standardisation à travers toutes les entités et domaines de données. 2. Ingénierie des données pratique et construction de la plateforme ·       Concevoir, construire et optimiser des pipelines de données et des produits de données évolutifs dans Azure (Data Factory, Synapse, Data Lake), en établissant des normes d'ingénierie et des frameworks réutilisables. ·       Prendre directement en charge les développements critiques (pipelines complexes, optimisation des performances, composants architecturaux), tout en guidant et validant les implémentations livrées par les partenaires. 3. Gestion de l'AMS et de la livraison ·       Piloter et challenger le partenaire de services de gestion d'applications (AMS), en garantissant la qualité de la livraison, le respect des normes et l'amélioration continue des services. ·       Définir les priorités, passer en revue les livrables et piloter le transfert de connaissances afin de réduire progressivement la dépendance vis-à-vis des partenaires externes. 4. DataOps, gouvernance et fiabilité de la plateforme ·       Établir et faire respecter les pratiques DataOps (CI/CD, tests, surveillance, alertes) pour industrialiser et stabiliser la plateforme ·       S'assurer que la gouvernance des données, la qualité des données et les normes de sécurité sont appliquées de manière cohérente dans l'ensemble de l'écosystème de données. ·       Monter en compétences sur la plateforme de données Azure et sécuriser le transfert de connaissances depuis les partenaires actuels. ·       Évaluer et rationaliser l'architecture de données, les pipelines et les outils existants. ·       Stabiliser et renforcer le Datahub du Groupe (Synapse, Data Lake, ensembles de données Power BI). ·       Soutenir les initiatives critiques en améliorant la fiabilité et l'évolutivité des pipelines de données. ·       Développer le Datahub du Groupe avec des ensembles de données standardisés et certifiés à travers les entités. ·       Améliorer les performances et l'accessibilité des données pour les analyses et le reporting. ·       Industrialiser les processus d'ingestion, de transformation et de déploiement des données. ·       Réduire le délai de mise à disposition des données et améliorer la résilience de la plateforme.s ·       Préparer la plateforme de données pour les analyses avancées et les futurs cas d'usage de l'IA. ·       Améliorer la qualité,  ·       Contribuer à l'évolution vers une plateforme de données moderne et évolutive (par exemple, Fabric, Databricks). Profil recherché: Technique  Forte expérience pratique des services de données Azure (Azure Synapse Analytics, Data Factory, Data Lake Storage, Azure SQL).  Expérience avérée dans la conception et la construction de pipelines ETL/ELT évolutifs.  Une expérience avec les frameworks de traitement de données distribués (par exemple, Spark) est un plus.  Solide compréhension de la modélisation des données (modélisation dimensionnelle, Data Vault, produits de données).  Expérience des pratiques DevOps (Git, CI/CD, Infrastructure as Code telle que Bicep/Terraform) et bonne compréhension des modèles de donnéesPower BI et de l'optimisation des datasets. Fonctionnel  Compréhension des processus métiers (Finance, Commercial, Supply Chain), de préférence dans les secteurs de la pharma, des produits de grande consommation (FMCG) ou du commerce de détail (retail).  Capacité à traduire les exigences métiers en solutions de données évolutives et maintenables.  Expérience de travail avec des parties prenantes transversales pour soutenir la prise de décision basée sur les données. Qualités interpersonnelles (Soft Skills)  Esprit d'ingénierie affûté, axé sur l'évolutivité, la qualité et l'automatisation.  Orienté terrain (hands-on), proactif et axé sur les solutions.  Capacité à remettre en question les conceptions existantes et à stimulerl'amélioration continue. Excellentes compétences en communication (anglais requis)