Data Engineer

RAISON D’ÊTRE

Préparer les données dans l’écosystème BI/Big Data à des fins analytiques ou opérationnelles.

MISSIONS PRINCIPALES

Développer, organiser et structurer de grands volumes de données afin de les rendre accessibles à l'ensemble des équipes de l'entreprise

PRINCIPALES OBLIGATIONS ET RESPONSABILITES

• Activités Techniques 

  ·       Effectuer des analyses décisionnelles sur les données traitées pour rendre disponible les KPIs de qualité aux décideurs dans le respect des délais et des SLA

  ·       Effectuer les croisements de données nécessaires ainsi que les travaux de validation, correction, qualité, nécessaires pour soutenir le travail des data scientists en aval.

  ·       Participer à la conception de l’architecture technique nécessaire pour la valorisation de données.

  ·       Fournir l’expertise technologique nécessaire pour développer les solutions data appropriées aux différents cas d’usage data émanant des métiers de l’entreprise

  ·       Mettre en place et piloter un dispositif de revue et rapprochement permanent de la qualité des données critiques avec les exploitants et les métiers

  ·       Participer aux tests de collecte des données lors des projets

  ·       Traiter les demandes d’extraction de données dans le respect des règles de sécurité de l’information

  ·       Réaliser des développements pour répondre aux besoins urgents (rapports, requêtes adhoc…)

  ·       Assurer un rôle de support aux chefs de projet et un rôle de conseil aux architectes concernant les projets de migration ou d’installation de nouvelles solutions de gestion de la donnée.

  ·       Assurer le support à la direction financière ou aux directions consommatrices de données lors des missions d’audits.

• Activités administratives et organisationnelles

  • Vérifier la faisabilité du plan de charges qui lui est confié et rendre compte à sa hiérarchie

  • Réaliser ses tâches dans les délais demandés et rendre compte de façon anticipée des risques de dérive et des opportunités d’optimisation

  • Permettre à ses responsables hiérarchiques et fonctionnels d’avoir une visibilité régulière sur l’état d’avancement de sa mission, incluant les outils référencés dans le processus de travail

  • Tenir à jour l’ensemble des documentations nécessaires à sa fonction.

  • Etablir des relations de collaboration et de coopération aussi bien au sein de son équipe qu’au sein de l’organisation

COMPETENCES ET QUALITES NECESSAIRES 

1.    Compétences techniques :

   • Effectue des analyses/data mining/machine learning avancées en utilisant la méthode de “l’état de l’art”.

   • Construit d’immenses réservoirs pour le Big Data ; Développe, construit, teste et entretient l’architecture tels que les bases de données et les systèmes de traitement à grande échelle ;

   • Construit et entretient une connaissance approfondie des données, leurs disponibilités et leur utilisation dans un contexte business ;

   • Se charge des techniques d’ingestion de données (cartographie fonctionnelle source/cible) et structure les données en modèles compréhensifs (modèles logiques de données) ;

   • S’assure de l’accès facile des données, de leur pertinence et qu’elles optimisent les performances de l’écosystème big data de l’entreprise ;

   • S’assure que les processus des données soient légaux, auditables et conformes au niveau de sécurité et de qualité ;

   • Peut assister les data Scientist dans la préparation et le traitement d’ensemble de données dont ils ont besoin pour l’expérimentation ;

   • Contribue à la sélection des jeux de données pour proposer des outils de reporting et d’analytiques.

2.    Compétences pratiques :

• Capacité à travailler avec une importante quantité de données quantitatives et/ou qualitatives (bases de données, statistiques…)

• Bonne connaissance en Big Data, Statistiques, Analyse et Gestion de Données

• Connaissance des outils et du langage informatique (R, Python, Spark, Java, MATLAB, SPSS ou SAS, C/C++, etc.

• Connaissance des méthodes, normes et outils standards de conception

• Connaissance des produits et services telco, digitaux ou numérique

• Bonne connaissance du vocabulaire et de l’anglais technique

• Langage de requête de base de données SQL

• Analyse des données et Big Data Hadoop

• Big Data Spark

• Langage R

• Python

• Administration de bases de données

• Data processing

3.    Qualités recherchées :

• Bon relationnel

• Sens de l’organisation

• Enthousiasme

• Disponibilité et réactivité

• Ouverture d’esprit

• Être confiant

• Esprit de synthèse

• Travail en équipe

• Rigueur

• Storytelling

QUALIFICATIONS ET EXPERIENCE

• Formation-type : Justifier de minimum un Bac +5 en Télécoms, Informatiques, statistiques ;

• Expérience minimum : Justifier de minimum deux (02) ans d’expérience dans le domaine d’activité.