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- Développer et mettre en œuvre des cadres de gouvernance des données, des politiques et des procédures pour assurer l'intégrité des données, la conformité et le contrôle d'accès.
- Conduire l'amélioration de l'infrastructure de données de l'entreprise en concevant et en mettant en œuvre la logique et la structure sous-jacentes pour la configuration, le nettoyage et le stockage des données.
- Construire des systèmes robustes et des modules de code réutilisables pour résoudre les problèmes à travers l'équipe et l'organisation, en se concentrant sur la maintenance et le support à long terme de l'application.
- Utiliser les derniers outils, bibliothèques, plateformes et langages open-source pour développer des produits de données permettant l'interaction avec de grands ensembles de données complexes.
- Collaborer avec les propriétaires de produits et les équipes transversales dans un environnement collaboratif et agile pour concevoir des visualisations de données riches et des outils interactifs.
- Mentorer les ingénieurs et établir des objectifs de données et de technologie tournés vers l'avenir.
- Créer et maintenir une architecture de pipeline de données optimale et assembler de grands ensembles de données complexes qui répondent aux exigences fonctionnelles / non-fonctionnelles de l'entreprise.
- Construire des outils d'analyse pour fournir des informations exploitables sur l'acquisition de clients, l'efficacité opérationnelle et d'autres indicateurs clés de performance de l'entreprise.
- Aborder les problèmes techniques liés aux données et soutenir les besoins en infrastructure de données de diverses parties prenantes, notamment les équipes exécutives, produits, données et finances.
Exigences
- Un minimum de 6 ans d'expérience dans un rôle de consultant, analyste ou ingénieur lié, avec un accent sur la gouvernance des données.
- Maîtrise des langages de programmation d'ingénierie des données (par exemple, Python, SQL) avec au moins quatre (4) ans d'expérience.
- Une expérience étendue avec des outils de streaming et de big data tels que Kafka, Spark et une familiarité avec les bases de données SQL et NoSQL relationnelles.
- Au moins 2 ans d'expérience avec le Cloud computing et/ou DevOps.
- Connaissance des outils de gestion de pipeline de données et de workflow comme Airflow, et des services cloud GCP, y compris Big Query.
- L'expérience avec les outils de visualisation de données (par exemple, Tableau, Metabase ou des outils similaires) est un plus.
