Il intègre une Squad Data en charge d'un périmètre fonctionnel.

Au cours de sa mission, le Consultant :

• Participe aux rituels agiles de l'équipe,
• Analyse les besoins des utilisateurs et propose des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l’entreprise,
• Développe les solutions data (alimentation, stockage, modélisation, restitution),
• Valide la qualité des développements de son équipe,
• Améliore et optimise le patrimoine actuel de son équipe,
• Maintient les solutions existantes (Run),
• Contribue à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud,
• Accompagne et acculture les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data

Description du profil :
Le candidat est garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data analysts et Data scientists). Il contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer. Son périmètre d'intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement et sur les plateformes Big Data, IoT, Il assure la supervision et l'intégration des données de diverse nature qui proviennent de ces sources multiples et vérifie la qualité des données qui entrent dans le Data Lake (il recette de la donnée, supprime les doublons,).

Son activité :

* Qualification et gestion des données :
- Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité.
- Intègre les éléments.
- Structure la donnée (sémantique, etc.).
- Cartographie les éléments à disposition.
- Nettoie la donnée (élimination des doublons).
- Valide la donnée.
- Eventuellement, il crée le référentiel de données.

* Ses livrables :
- Data Lake approprié et partagé et son dimensionnement.
- Cartographie des données.
- Les éléments permettant de garantir la qualité de la donnée.
#LI-DNI