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Responsabilités principales
Architecture et migration de données
- Diriger la migration des bases de données et des pipelines de données depuis l’infrastructure sur site (SQL Server, MySQL, SSIS/SSAS/SSRS) vers une pile moderne GCP.
- Construire et gérer des pipelines de données à l’aide d’outils tels qu’Airbyte, Cloud Storage (GCS), BigQuery, Cloud Composer et Dataform.
- Concevoir et maintenir des flux de données hybrides pour supporter à la fois les architectures de produits hérités et nouvelles durant la période de transition.
Intégration et orchestration des données
- Écrire et maintenir des workflows ETL/ELT pour synchroniser, nettoyer et transformer les données entre les systèmes.
- Assurer la compatibilité et la cohérence entre les ensembles de données existants et les modèles de données modernisés afin de permettre une production unifiée de rapports interproduits.
Qualité et gouvernance des données
- Mettre en place des mécanismes de surveillance et de contrôle pour assurer la fiabilité, la cohérence et la sécurité des données.
- Effectuer des audits et des validations pour garantir la précision et l’intégrité des pipelines de données critiques.
Support à l’infrastructure BI
- Supporter la transition de SSRS vers Power BI Service en fournissant des modèles de données propres et structurés dans BigQuery.
- Collaborer avec l’équipe BI front-end pour offrir des données fiables et bien modélisées pour les tableaux de bord et les rapports paginés.
Documentation & Collaboration
- Maintenir une documentation claire et complète des modèles de données, pipelines et logiques d’orchestration.
- Travailler en étroite collaboration avec les développeurs front-end, les équipes produits et les parties prenantes afin d’assurer une compréhension commune de la logique et de la disponibilité des données.
- Participer au dépannage et à la résolution d’incidents liés aux flux et à l’infrastructure de données.
Profil recherché
- Maîtrise des outils modernes d’ingénierie de données.
- À l’aise avec les outils BI hérités (SSIS, SSAS, SQL Server) autant qu’avec les plateformes modernes (BigQuery, Airbyte, Dataform).
- Excellentes compétences en SQL ; connaissance du scripting pour l’orchestration (ex. Python).
- Solide compréhension des principes de modélisation de données, des concepts d’entreposage de données et de la gestion du cycle de vie des données.
- Une expérience en environnements hybrides constitue un atout majeur.
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- Solide compréhension des principes de modélisation de données, des concepts d’entreposage de données et de la gestion du cycle de vie des données.
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Sprachkenntnisse
- French
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