Consultant Data Modeling MLDM

Le projet

La projet consiste en la construction d'un propre modèle de données groupe, en s'appuyant sur l'acquisition du référentiel Teradata MLDM (Manufacturing Logical Data Model) comme accélérateur et point de départ — et non comme solution technique clé en main.

Le modèle MLDM doit être implémenté et adapté dans un contexte Azure/Databricks, la base de données Teradata en elle-même n'étant pas utilisée. La compétence recherchée est donc bien la modélisation de données via MLDM, et non l'administration ou l'exploitation technique de Teradata.

Objectifs de la mission

• Participer à la définition des règles de modélisation basées sur le MLDM

• Sécuriser la correspondance entre les systèmes sources existants et les entités du modèle MLDM

• Contribuer à la définition de la plateforme cible Databricks (volet modélisation)

• Élaborer une documentation permettant de généraliser l'utilisation du modèle à l'échelle du groupe (objectif : former une quarantaine d'équipes)

• Accompagner les équipes dans l'implémentation du modèle, dans une logique d'organisation par domaines et de pilotage fédéré

Livrables attendus

• Fichiers de mapping / spécifications techniques (correspondance systèmes sources ↔ entités MLDM)

• Contribution à la définition de l'architecture de la plateforme Databricks

• Documentation de généralisation du modèle, destinée à un large public d'équipes internes

• Supports de formation (documents pédagogiques)

• Animation de sessions de formation auprès des équipes

Modalités

• Démarrage envisagé : fin août 2026

• Localisation : Lyon ou Belgique

1. Expérience réelle, concrète et répétée sur plusieurs contextes/projets de mise en œuvre du modèle Teradata MLDM — une seule expérience MLDM ne suffit pas
2. Profil ouvert : Data Engineer, Data Modeler ou Architecte Data, dès lors que cette expertise MLDM est avérée et substantielle
3. Forte connaissance en modélisation de données et conception de solutions Data
4. Anglais impératif (oral et écrit), au vu du contexte international du groupe
5. Excellente aisance orale et sens de la pédagogie — capacité à vulgariser des règles de modélisation complexes
6. Connaissance de DBT et/ou Databricks appréciée, non impérative
7. Expertise Azure non requise