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Référent applicatif Data (H/F)

Opportunité exclusive

2 à 4 semaines

Hybride

Référent applicatif Data (H/F)

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Référent applicatif Data (H/F)

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Type de contrat:

Freelance

Taux journalier :

350€

Cette offre est à 0% de commission 🎉

Localisation :

Nantes, France

Date de démarrage :

2 à 4 semaines

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

5 mai 2026

Le besoin


Dans le cadre d’un projet Data chez un grand acteur de la mobilité, nous recherchons un Référent applicatif Data souhaitant évoluer sur un rôle de coordination / Scrum Master.

L’objectif est d’intervenir sur le suivi et l’exploitation d’applications Data, avec une dimension transverse (technique + fonctionnelle).

  • Localisation : Nantes

  • Démarrage : ASAP

  • Durée : longue visibilité

  • Télétravail : 2j/semaine

Missions

Assurer le bon fonctionnement des applications

  • Garantir la disponibilité des applications

  • Superviser et coordonner les mises en production

  • Maitriser les flux entrants et sortants

  • Participer aux chiffrage et cadrage des sujets

  • Qualifier les anomalies et suivre leur correction

  • Maintenir la documentation des applications

  • Suivre et coordonner les sujets liés aux applications en collaboration avec les PPO

  • Réalisation de POC, de tests, de script

Gestion de la supervision applicative

  • Déployer des outils et méthodologies pour assurer une supervision efficace

  • Assurer la supervision quotidienne

Communication et satisfaction du client

  • Communiquer le statut des applications aux utilisateurs

  • Communiquer en cas d’incident

  • Être réactif en cas d’incident et maintenir un haut niveau de service

  • Être le point d’entrée des demandes liées aux applicatifs

  • Rédaction des US fonctionnelle

  • Participation aux instances de pilotage (COPIL, Pi Planning, COSUI ...)

Profil recherché


Connaissance des architectures Big Data

Environnement technique : Cloud Azure, Databricks, Spark, Python, Scala, Power BI ...

Gestionnaire de configuration : git

Connaissances en algorithmie

A l’aise avec la manipulation de données

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