Contexte : Le projet Data Lake était initialement porté par la Branche Grand Public et Numérique (BGPN) de [COMPANY]. Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data vers Azure (projet Data Cloud) l'équipe Data Cloud et IA Factory (DIAF) arrive à une étape clé de ce projet structurant pour l'ensemble du Groupe [COMPANY] : ? Mise en production et ouverture aux utilisateur de la version 1.0 de Data Cloud (Azure Darabricks) ? Stabilisation d'ODLG (Cloudera) ? Migration progressive d'ODLG vers la nouvelle plateforme Data Cloud ? Accompagnement des branches sur la décroissance et l'optimisation des consommations Azure ? Rapprochement vers une gouvernance i-TEAM ? Intégration dans les processus de supervision et de support i-TEAM ? Réflexion sur la mise en ?uvre d'un nouveau Catalogue de Services ? Accompagnement et soutien de l'équipe dans cette transformation La mission consiste à intégrer l'équipe DIAF sur un rôle transverse pour apporter un support dans les processus de stabilisation et de migration. La prestation inclue : ? Analyse des résultats l'audit Cloudera et accompagnement de l'équipe dans le suivi du plan de remédiation ? Renfort des actions liées à AIG ? Soutien aux équipes socle Data Cloud et ODLG ? Soutien aux équipes Outils & Usages ? Analyse et optimisation des ressources sur Cloudera et Data Cloud ? Accompagnement des plans de migrations et optimisation 1. Gestion des obsolescences Le prestataire devra s'assurer de la maintenabilité des versions liées au support des éditeurs ou de l'image middleware PaaS/IaaS proposée : Gestion de l'obsolescence des socles et images 2. Livrables / Résultats attendus ? Suivi évaluation et CR des activités liées à l'audit Cloudera ? Analyse et plan de mitigation des "requêtes lourdes" Cloudera ? Proposition d'optimisations des séquences des job avec plan de mise en ?uvre et suivi des actions ? Suivi et reporting décroissance et décommissionnement ODLG ? Bonnes pratiques de migration on-remise -> cloud 3. Cadre technique de la prestation : environnements techniques, outils et niveaux de maîtrise souhaités. Niveaux de compétences attendus : ? 0 : pas de connaissance ? 1 : connaissance de base ? 2 : pratique quotidienne ? 3 : expertise avérée. ? Jira 3 ? Cloudera 3 ? Azure 3 ? Databricks 3 ? Redhat 3 ? GitLab 3 ? Terraform 3 ? Pyhton 3 ? Dremio 3 4. Cadre fonctionnel de la prestation La réalisation des prestations requiert les compétences approfondies dans les domaines fonctionnels ci-dessous. ? Data model 3 ? Data Management 3 ? Data Viz 2 ? Sys admin 3 ? Data migration 3