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Sales Lead Data & IA - F/H
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Techlead Databricks (H/F) (IT) / Freelance
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il y a 11 jours
Data Platform / DataOps H/F
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QA Lead – Environnement BigData (H-F)
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Définir et piloter la stratégie de tests sur des environnements Big Data. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données.
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Administrateur Cloudera & Kubernetes H/F
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Vous avez 8 ans d'expérience en administration Big Data / Data Platform. Vous possédez une expérience confirmée en environnement Run et Build et la capacité à…
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Votre Objectif :

Piloter la conception, le déploiement et l'évolution du framework data global en assurant sa cohérence, sa standardisation et son adoption par les différentes entités internationales.

Vos Missions Principales :

Déploiement & Accompagnement : Piloter le déploiement de la plateforme (build ou modernisation) au sein des filiales, évaluer leur maturité data et adapter la solution dans le respect des standards du groupe.
Pilotage Transverse : Coordonner les initiatives data multi-entités, identifier les synergies ou les risques, et fournir une vision consolidée de l'avancement du programme.
Architecture & Plateforme : Concevoir et faire évoluer l'architecture (ingestion, stockage, orchestration, sécurité, observabilité, FinOps). Définir les standards et évaluer les solutions technologiques (Cloud / Open Source).
Ingénierie & Delivery (Hands-on) : Prototyper et développer des composants clés (Python, SQL), réaliser les revues de code et garantir la qualité, la performance et la scalabilité des assets mutualisés.
Leadership Technique : Être le/la référent(e) ultime auprès des entités, encadrer les équipes data (engineers, analysts) et diffuser les meilleures pratiques (CI/CD, IaC, tests, observabilité).

Localisation : Paris La Défense (avec déplacements ponctuels à prévoir à Bruxelles).

Profil candidat:

Une expérience de +10 ans en Data Engineering et Data Architecture.
Expertise technologique : Data Platforms (Spark, Databricks, Delta Lake, etc.) et maîtrise forte d'un environnement Cloud (AWS fortement recommandé).

Languages : Maîtrise de Python et SQL (Scala/Java est un plus).

Fondations solides : Modélisation data, gouvernance, sécurité et observabilité.
Expérience avérée dans le déploiement de plateformes data à l'échelle de l'entreprise, idéalement sur des programmes multi-entités et internationaux.
Anglais courant impératif (contexte international quotidien).