7 meilleures offres (senior ai engineer, paris, a8) (à pourvoir)

Data Modelisation sur Paris
EterniTech —Paris (75)
- Oracle
- SQL
- Agile
Senior Developer Typescript Fullstack (7+ ans)
Peoples Post —Paris (75)
- Télétravail partiel
- AWS
- Développement logiciel
- APIs
Postuler rapidement
Stage Septembre 2026 Business Data Scientist - Marketing effectiveness(H/F/N)
Ekimetrics —Paris (75)
- Azure
- Ingénierie
- Master
Cloud Architect GCP
Sfeir —Paris (75)
Hardware Design & Verification Engineering Director
Arteris —Montigny-le-Bretonneux (78)
- De 70 000 € à 85 000 € par an
- Expérience en gestion d'équipe
- Niveau Doctorat
- Informatique
Développeur-euse Full Stack Expérimenté-e - IA Factory F-H
Safran —Châteaufort (78)
- Temps plein
- Informatique
- Ingénierie
- Anglais
Data Engineer / AI Engineer (IT) / Freelance
Gentis Recruitment SAS —Paris (75)
- Azure
- Anglais
- SQL
10 h

More jobs to discover

Find similar jobs that you might be interested in.

Senior Developer Typescript Fullstack (7+ ans)
Peoples Post —Paris (75)
Avoir un impact structurant sur les choix techniques et l’architecture. Minimum 7 ans d’expérience en développement logiciel.
Postuler rapidement

Je souhaite recevoir la dernière alerte Emploi pour les postes de ce type : senior ai engineer (paris, a8)

En vous connectant à votre compte, vous acceptez les Conditions d'utilisation de SimplyHired et consentez à notre Politique relative aux cookies et Politique de confidentialité.

Data Modelisation sur Paris

EterniTech
Paris (75)

Soumettre votre candidature

Détails de l'emploi

Qualifications

Oracle
SQL
B2B
Agile

Description complète du poste

e cherche pour un de mes clients un Data Modelisation

Description du besoin :
OBJET DE LA PRESTATION : DATA MODELER - PROGRAMME DE TRANSFORMATION DATA B2B
NOM DU PROJET : TRANSFORMATION DATA B2B Senior Data Analyst / Data Modeler (B2B)
Cadre et environnement (Contexte général du projet)
Dans le cadre du programme de transformation de la Data B2B (Agite Data), le client construit son nouvel espace de données sur la plateforme Groupe AIDA (Google Cloud Platform/BigQuery).
La stratégie adoptée est une approche "Greenfield" : reconstruction des produits de données (et non migration "Lift & Shift") depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI).
La prestation s'intègre au sein de la "Core Team", l'équipe transverse chargée de bâtir, en mode agile, le socle technique et les données de référence (RCU, Pivots) qui serviront ensuite aux Squads Métiers pour bâtir leurs cas d'usages
Définition de la prestation (Objet & Périmètre de la prestation)
Le Prestataire agira en tant que Référent Modélisation & Connaissance de la Donnée. Il fera le lien entre les Experts Métiers et le Lead data engineer agile.

1) Conception du "Core Model" : Modéliser les objets métiers structurants (RCU, Contrats, Parc, Facture) en cible sur BigQuery (Modèles en étoile / Data Vault).
2) Règles de Gestion RCU : Définir et prototyper (en SQL) les règles de rapprochement (Matching/Merging) permettant de lier les données techniques (ex: ND) aux données légales (SIREN/SIRET).
3) Archéologie de la Donnée : Analyser les sources Legacy (Oracle) pour identifier les règles implicites et cartographier les écarts avec la cible.
4) Gouvernance & Dictionnaire : Rédiger les définitions fonctionnelles directement dans le Data Catalog d'AIDA (Métadonnées BigQuery) et le Data Catalog Métier (ODG = Open Data Guide) pour garantir l'autonomie des futures Squads.
5) Support aux Squads : Préparer des "Data Sets" certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Analystes des Squads Métiers.
Activités / Lots Résultats attendus / Livrables associés Planning / Date de livrables
Modélisation Cible Modèles Logiques de Données (MLD) validés par le Tech Lead.
Mapping Source-to-Target détaillé. Itératif : 1er Draft RCU mi-Mars 2026
Définition du RCU (Vision 360) Spécification SQL des règles d'unicité client (Clés de réconciliation).
Matrice de gestion des cas particuliers (Multi-comptes, Flottes). MVP RCU : Fin Mars 2026
Gouvernance des Données Dictionnaire de données (Business Glossary) intégré dans AIDA et ODG
Règles de Qualité (DQ Rules) définies pour chaque objet métier Continu
Exploration & Prototypage Requêtes SQL d'analyse d'impact.
Datasets de test pour validation métier. A la demande

Domaines de compétences et savoir faire de la société prestataire, nécessaires à la bonne réalisation de la prestation :
Indispensable : Modélisation de Données Expert : Maîtrise des concepts théoriques (Merise, 3NF) et dimensionnels (Star Schema, Kimball). Capacité à simplifier des modèles complexes.
SQL Avancé : Capacité à manipuler la donnée (Requetage complexe, Window Functions) pour valider ses propres modèles (pas de spécifications "papier" uniquement).
Analyse Fonctionnelle : Capacité à dialoguer avec le Métier (Marketing, Finance) pour extraire les règles de gestion.
Expérience avérée dans un cadre de travail Agile / Scrum. Connaissance su secteur B2B/ TELECOM : Compréhension des notions de Hiérarchie de comptes, Parcellaire, SIRET/SIREN.
Connaissance de l?environnement BIGQUERY
Savoir-être : Esprit de synthèse.
Force de proposition (ne pas attendre que le métier dicte le modèle).
Pragmatisme (livrer de la valeur incrémentale).

Profil candidat:
1) Conception du "Core Model" : Modéliser les objets métiers structurants (RCU, Contrats, Parc, Facture) en cible sur BigQuery (Modèles en étoile / Data Vault).
2) Règles de Gestion RCU : Définir et prototyper (en SQL) les règles de rapprochement (Matching/Merging) permettant de lier les données techniques (ex: ND) aux données légales (SIREN/SIRET).
3) Archéologie de la Donnée : Analyser les sources Legacy (Oracle) pour identifier les règles implicites et cartographier les écarts avec la cible.
4) Gouvernance & Dictionnaire : Rédiger les définitions fonctionnelles directement dans le Data Catalog d'AIDA (Métadonnées BigQuery) et le Data Catalog Métier (ODG = Open Data Guide) pour garantir l'autonomie des futures Squads.
5) Support aux Squads : Préparer des "Data Sets" certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Analystes des Squads Métiers.
Activités / Lots Résultats attendus / Livrables associés Planning / Date de livrables
Modélisation Cible Modèles Logiques de Données (MLD) validés par le Tech Lead.
Mapping Source-to-Target détaillé. Itératif : 1er Draft RCU mi-Mars 2026
Définition du RCU (Vision 360) Spécification SQL des règles d'unicité client (Clés de réconciliation).
Matrice de gestion des cas particuliers (Multi-comptes, Flottes). MVP RCU : Fin Mars 2026
Gouvernance des Données Dictionnaire de données (Business Glossary) intégré dans AIDA et ODG
Règles de Qualité (DQ Rules) définies pour chaque objet métier Continu
Exploration & Prototypage Requêtes SQL d'analyse d'impact.
Datasets de test pour validation métier. A la demande

Soumettre votre candidature

Affinez votre recherche

senior ai engineer emplois - paris, a8

Data Modelisation sur Paris

Senior Developer Typescript Fullstack (7+ ans)

Stage Septembre 2026 Business Data Scientist - Marketing effectiveness(H/F/N)

Cloud Architect GCP

Hardware Design & Verification Engineering Director

Développeur-euse Full Stack Expérimenté-e - IA Factory F-H

Data Engineer / AI Engineer (IT) / Freelance

More jobs to discover

Je souhaite recevoir la dernière alerte Emploi pour les postes de ce type : senior ai engineer (paris, a8)

Related Searches

Outils pour les chercheurs d'emploi

Outils Employeurs

Parcourir

Garder le contact