Pour un acteur de l'assurance Contexte : Dans le cadre de la transformation Data et de la modernisation de l'offre BI, l'équipe BI & Analytics déploie Looker sur un Data Hub GCP organisé en Data Mesh. L'objectif est d'accompagner les équipes internes et métiers dans leur montée en compétence sur Looker et de structurer les bonnes pratiques autour de la plateforme. Missions principales : * Intégrer et implémenter Looker / LookML dans l'environnement GCP/S3NS. * Assurer l'interopérabilité avec le Data Hub / Data Platform S3NS. * Industrialiser Looker et LookML : DataOps, CI/CD, versionning, provisioning, templatisation et automatisation. * Structurer les couches sémantiques Data Mesh et les dashboards. * Mettre en place la supervision : incidents, performances, sécurité et FinOps. * Définir les règles de sécurité et gouvernance. * Définir les bonnes pratiques Looker : templates, conventions de nommage, organisation des projets, modélisation, gestion des droits et cycle de vie des dashboards. * Optimiser les performances : BigQuery, cache Looker, vues matérialisées. * Produire les guides internes. * Animer du pair programming et des code reviews. * Former et rendre autonomes les Data Analysts et autres équipes internes. En résumé ; Profil idéal à cibler : Un Tech Lead / Expert BI senior, avec 7+ ans d'expérience, dont au moins 3 ans réellement opérationnels sur Looker/LookML, ayant déjà travaillé sur GCP + BigQuery et capable non seulement de développer, mais surtout de structurer et industrialiser une plateforme Looker. Le côté Lead / accompagnement est important : le consultant doit être capable de définir les standards, faire des code reviews, accompagner les Data Analysts et transmettre suffisamment de compétences pour rendre les équipes autonomes. Compétences impératives * 7 ans minimum d'expérience en Business Intelligence / Data Visualisation. * Looker / LookML : expertise avancée avec minimum 3 ans d'expérience. * BigQuery : maîtrise requise. * Google Cloud Platform (GCP) : maîtrise requise. * Bonne maîtrise des architectures Data et environnements Cloud Data. * Modélisation BI, industrialisation, gouvernance et sécurité. * Git / CI-CD / Confluence et pratiques de gestion de code. * Capacité à travailler dans un environnement multi-équipes avec différents niveaux de maturité Data. * Excellentes qualités pédagogiques et relationnelles.