Contexte :  Vous intervenez au sein de l'équipe architecture transverse de CDC Informatique pour mettre en place des indicateurs de qualité des données des référentiels d'architecture et réaliser les développements permettant d'en améliorer la pertinence. L'équipe d'architecture transverse englobe les activités suivantes : 1. Gouvernance du SI 2. Architecture IT4IT & Infra a.  Architecture du domaine IT4IT dans le cadre de la Design Authority : socles, framework, outils de productivité à l'usage de l'IT b.  Architecture Infra du SI : stockage, réseau, compute, Cloud public/privé, Kubernetes, Monitoring, Splunk 3. Vision stratégique et enjeux a.  Compréhension du contexte stratégique de l'EP et GPFP b.  Identification des enjeux impactant les orientations du SI c.  Elaboration des stratégies (Cloud, Data, IA, ...)  et mesure de la mise en oeuvre 4. Communication, budget et contrat a.  Budget de l'architecture (prévision, atterrissage) b.  Achat et suivi de prestations d'architecture c.  Animation du réseau des architectes ICDC & filière SI d.  Communication, événement e.  Documentation Principales missions : 1. Identifier des indicateurs clés attestant de la qualité des données des référentiels des applications 2. Mettre en oeuvre des tableaux de bords présentant ces indicateurs  a.  Ils s'appuieront sur les données mises à disposition par la plateforme Big Data  b.  Ils seront réalisés avec l'outil de visualisation Power BI 3. Identifier les sources de données, dans les processus de l'entreprise, pouvant contribuer à l'amélioration de la qualité des données des référentiels a.  Collecter les données dans le lac de la plateforme Big Data b.  Réaliser les traitements de mise en qualité en Python c.  Utiliser la plateforme Big Data comme siège de ces traitements 4. Identifier de nouveaux indicateurs basés sur l'observabilité et le monitoring des applications 5. Identifier les aspects évoqués dans les points précédents pouvant être traités par de l'IA et mettre en oeuvre les modèles d'IA associés BAC+3 en préparation d'un master ou école d'ingénieur Hard Skills : Compréhension des typologies d'architectures et des applications logicielles Connaissance du langage Python Notions en IA et en modélisation de données Utilisation d'un outil de Dataviz du type de Power BI Notions relatives à l'observabilité du système d'information Soft Skills : Rigueur et esprit de synthèse Autonomie Curiosité et esprit d'initiative Travail d'équipe Sens du service