Contexte

L'entité prescriptrice, direction Data&IA d'une grande organisation, recherche une expertise en DataViz et DataScience pour concevoir, industrialiser et opérer des solutions Data & IA robustes, sécurisées et performantes. Environnement on-premise et en cours de migration vers le cloud. Objectifs : industrialisation des solutions Data & IA, opérationnalisation de l'offre Data & IA, expertise technologique, enrichissement de l'offre Self Service pour préparation au déploiement d'une PlateForme DataCloud et amélioration de la Qualité de Service du Self Service on premise. Date prévisionnelle de début de mission : 23 février 2026.

• Définir, développer et industrialiser l'offre Self Service (BUILD et RUN).

• Assurer le management opérationnel et le leadership technique de l'équipe en charge du développement, des tests et de la documentation des fonctionnalités.

• Prendre en charge le support de niveau 3 et l'accompagnement/communication vers les métiers pour les usages self service.

• Garantir la mise en production, la maintenabilité, l'exploitabilité, la sécurité et la performance des livrables.

• Automatiser les déploiements et construire une chaîne CI/CD.

• Suivre les indicateurs QoS : disponibilité, scalabilité, SLA et monitoring.

Profil recherché

Expérience générale

• Expérience significative sur des prestations équivalentes : 10 années a minima.

Expertises opérationnelles

• Management technique du livrable logiciel

• Leadership, suivi des activités

• Delivery focusé sur le résultat, la satisfaction client et la performance

• Gestion des Engagements et Delivery sur des niveaux de qualité élevés

• Communication efficace (avancement, difficultés, risques)

Expertises techniques

• Architecture Data Médaillon / Data Mesh

• Outils de dashboarding Tableau, PowerBI

• Outils Dataiku

• PlateForme Cloud Azure

• DataBricks, Microsoft Fabric

• OneDataLake, InfoCentres et Polaris

• Enjeux opérationnels et QoS : qualité perçue, haute dispo, scalabilité, SLA critiques, monitoring

• Architectures orientées services et structures complexes de données

• Automatisation des déploiements/CI/CD

• Méthodologies Agile, SAFe, SCRUM

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