Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data Warehouse à Lille

🔎 Architecte Data – Métropole Lilloise 🔎 Contexte & Enjeux Intégré(e) à la Direction Data , vous aurez un rôle central dans la structuration et l’évolution des architectures data de l’entreprise. Votre mission ? Concevoir, optimiser et garantir la cohérence des infrastructures data, en parfaite adéquation avec les besoins métiers et les enjeux technologiques. Travaillant main dans la main avec les équipes Data Engineers, Analysts, Stewards ainsi qu’avec les directions métiers, vous serez le chef d’orchestre de l’ écosystème data et veillerez à la mise en place de solutions performantes et innovantes. 🔎 Vos missions 1️ - Conception & Optimisation de l’Architecture Data  Élaborer une architecture scalable et performante (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh...)  Mettre en place les standards et bonnes pratiques en matière de gouvernance et de structuration des données  Garantir l’ interopérabilité entre les différentes solutions et le SI global  Optimiser les flux de données ( ingestion, stockage, transformation, restitution )  Maintenir une cartographie claire des flux et des modèles de données 2️ - Accompagnement & Collaboration  Travailler avec les équipes techniques pour assurer une implémentation efficace des solutions data  Participer aux ateliers métiers pour traduire les besoins en solutions adaptées  Assurer la cohérence, la qualité et la sécurité des données avec les équipes Data Steward et IT Sécurité  Rédiger et maintenir une documentation technique et fonctionnelle claire et accessible 3️ - Innovation & Veille  Suivre les tendances du marché pour proposer des évolutions adaptées  Expérimenter et intégrer de nouvelles solutions pour optimiser l’écosystème data  Contribuer aux décisions stratégiques sur les technologies et infrastructures à adopter 🔎 Objectifs & Impact  Concevoir une architecture robuste, sécurisée et évolutive  Optimiser la valorisation des données et leur exploitation  Fluidifier et fiabiliser les processus liés aux flux de données  Anticiper les évolutions technologiques et les enjeux de conformité 🔎 Vos interlocuteurs 👨👨 Tech : Data Engineers, Data Analysts, Architectes SI, DevOps 👨 Métiers : Product Owners, Responsables BI, Directions opérationnelles 👨 Partenaires externes : Fournisseurs de solutions data

Dans le cadre d'une création de poste, je recrute pour l'un de mes clients spécialisé dans vente en ligne de pièces de transmission, un data scientist. Ingénierie des Données & Infrastructure : Conception et gestion des Data Warehouses : Développer, gérer et optimiser les infrastructures Data sur AWS, Snowflake et Talend pour les entités du groupe. Modélisation des Data Warehouses : Créer des solutions adaptées aux entités et au groupe avec gestion de volumes importants de données. Optimisation des pipelines de données (ETL/ELT) : Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes pour intégrer diverses sources via Talend. Fusion des catalogues produits : Créer un référentiel unifié en fusionnant les catalogues produits du groupe et des fournisseurs. Mise à disposition des données structurées : Fournir les données nécessaires aux outils de reporting (Qlik Sense). Data Science & Intelligence Artificielle : Identification des cas d'usage IA/ML : Analyser les départements et détecter les opportunités d'intégration de l'IA/ML. Gestion des projets Data Science : Mener des projets de Data Science de A à Z : exploration, préparation des données, développement, entraînement et déploiement des modèles IA/ML. Développement de solutions spécifiques : Créer des solutions IA telles que des chatbots internes, des générateurs de contenu SEO, des outils d'optimisation logistique, et des analyses clients avancées. Privilégier l'open-source : Mettre en place des solutions open-source (ex. : Mistral AI) et assurer leur déploiement sécurisé au sein de l'entreprise. Suivi des performances des modèles IA : Assurer la maintenance des modèles en production et optimiser leur performance. Veille technologique : Réaliser une veille active sur les innovations en Data et IA pour proposer des solutions avant-gardistes. Communication des résultats : Présenter les résultats des projets aux parties prenantes et démontrer la valeur ajoutée des solutions implémentées.