Data Engineer avec focus DevOps pour la digitalisation de la Justice

h3Ce que vous ferez /h3pVous rejoindrez l'équipe de développement qui travaille sur la digitalisation des processus de la justice, en soutenant spécifiquement les projets qui automatisent le traitement des amendes routières et des procédures associées. En tant que data engineer avec un profil DevOps solide pour la BI, vous ferez le lien entre les exigences métier et la livraison technique. /ppVos responsabilités incluent : /pulliTraduire les standards, normes et directives (architecture, sécurité de l'information, RGPD, politiques IT internes) en exigences fonctionnelles et techniques concrètes pour les flux de données et le reporting /liliTravailler avec le Product Owner et les analystes fonctionnels pour recueillir les besoins en information et les développer en user stories avec des critères d'acceptation clairs /liliDéfinir les définitions de données et les KPI de manière non ambiguë (dictionnaire de données, couche sémantique) afin que chaque KPI soit calculé de manière cohérente partout /liliAgir comme point de contact au sein de l'équipe pour les questions relatives aux données et à la BI, en coordination avec les développeurs, architectes, testeurs et parties prenantes /li /ulpbQualité des données /b /pulliDévelopper, automatiser et surveiller les règles de qualité des données (complétude, exactitude, actualité, cohérence) /liliIntégrer des contrôles dans les processus de chargement, détecter, signaler et assurer le suivi des anomalies jusqu'à leur résolution /liliMaintenir la traçabilité et la documentation des modèles de données, flux de données et processus /liliRapporter sur la qualité des données à l'équipe, au Product Owner et au management /li /ulpbBI DevOps /b /pulliMettre en place et gérer le CI/CD pour les pipelines de données, modèles de données et rapports : contrôle de version (Git), revues de code, tests automatisés et déploiements contrôlés dans les environnements de développement, test et production /liliMettre en place le monitoring et les alertes pour les processus batch et les chargements de données /liliAider à surveiller les quality gates pour le code de données et les rapports /liliSoutenir la gestion des releases et des changements et aider à résoudre les incidents /li /ulpbData engineering /b /pulliDévelopper et maintenir les processus ETL/ELT /liliFournir une couche de publication fiable pour les outils BI (notamment SAS Visual Analytics, Power BI, Apache Superset) /liliContribuer à la réflexion sur l'évolution de la plateforme de données et, le cas échéant, rendre la logique indépendante des outils /liliRendre les données prêtes pour l'IA : s'assurer que les datasets sont bien documentés, de haute qualité et accessibles de manière sécurisée afin qu'ils puissent servir de base aux futures applications d'IA /li /ulpbGouvernance et conformité /b /pulliAider à garantir la traçabilité des données, décisions, code et tests, conformément aux attentes en matière de contrôle interne et d'audit /liliContribuer à la conformité avec la sécurité de l'information, le RGPD et la gestion des accès de la source au rapport (droits minimaux, row-level security) /li /ulh3Ce que nous recherchons /h3pbFormation et expérience /b /pulliMaster ou bachelier dans un domaine ICT ou équivalent par l'expérience /liliAu moins 5 ans d'expérience pertinente en data engineering, data warehousing ou BI, dont au moins 2 ans dans une équipe de développement travaillant avec CI/CD /liliExpérience démontrable dans la traduction des exigences métier et qualité en exigences et critères d'acceptation pour les données (data as a product) /liliExpérience dans la mise en place et le suivi des contrôles de qualité des données /li /ulpbConnaissances techniques /b /pulliSQL et modélisation de données de niveau expert (Kimball et/ou data vault, SCD, chargements incrémentaux) /liliExpérience avec les processus ETL/ELT et le traitement batch, la connaissance de SAS 9.4 (Base SAS, Enterprise Guide, DI Studio) est un atout /liliContrôle de version (Git), stratégies de branching, revues de code et outils CI/CD (par ex. GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI) /liliAutomatisation des tests et outils de qualité des données (par ex. dbt tests ou équivalent) /liliMonitoring et alertes des processus de données /liliConnaissance des outils BI (SAS Visual Analytics, Power BI et/ou Apache Superset) et du principe de couche sémantique /liliAtout : Python, dbt, Docker, Azure /liliÀ l'aise avec Jira/Azure Boards /li /ulpbCertifications (atout) /b /pulliAtout : DAMA CDMP ou autre certification en gestion des données ou qualité des données /liliAtout : certification en tant que cloud data engineer (par ex. Microsoft, Databricks) ou certification liée à DevOps /li /ulpbCompétences /b /pulliAnalytique et précis, avec un sens aigu de la qualité /liliExcellentes compétences en communication : capable de clarifier des questions vagues et de passer facilement d'interlocuteurs techniques à non techniques /liliStructuré et pragmatique, avec un réf