Senior Data Engineer | Data Architect

Intervention en tant que Senior Data Engineer pour concevoir et faire évoluer le Data Warehouse Marketing afin de répondre aux exigences CRM, analytiques et de reporting.

• Conception, développement et industrialisation de pipelines de données Azure.
• Développement de solutions de traitement de données distribuées avec Databricks et PySpark.
• Mise en place d'une architecture de données Medallion (Bronze, Silver et Gold).
• Conception de modèles de données, de datamarts et de jeux de données analytiques.
• Implémentation de contrôles de qualité des données et optimisation des performances des pipelines.
• Travail dans un modèle de livraison Agile en collaborant avec les parties prenantes.

Prise en charge de la conception et de la mise en œuvre de zéro d'une plateforme de données Azure complète de bout en bout, couvrant les environnements DEV, QA et PROD.

• Conception et développement de pipelines d'ingestion et de transformation de données évolutifs.
• Implémentation d'une architecture en médaillon avec des couches Bronze, Silver et Gold.
• Développement de flux de traitement Databricks/PySpark pour ingérer, transformer et enrichir les données à grande échelle.
• Construction de flux de travail d'ingestion et de transformation sur Azure Synapse.
• Conception de modèles de données d'entreprise et de schémas de data warehouse.
• Contribution à la migration et à la modernisation de cas d'usage vers Microsoft Fabric.
• Mise en place de pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Git et Terraform.
• Développement de solutions de reporting Power BI et implémentation de la traçabilité des données avec Microsoft Purview et Profisee.

Support et évolution de la plateforme BI existante et participation au projet de centralisation des données.

• Définition des exigences en matière de KPI et de tableaux de bord pour la finance, les opérations et la relation client.
• Construction de flux ETL SAS DI/Base évolutifs pour extraire et transformer les données Core Banking.
• Configuration de la validation des données, de la déduplication et de la détection des anomalies.
• Développement de rapports et tableaux de bord Power BI.
• Conception d'une architecture de données Azure cloud avec Azure Synapse et Data Lake Storage.

Pilotage des aspects techniques et fonctionnels de projets de données CRM pour soutenir le marketing piloté par la donnée.

• Développement et mise en œuvre de spécifications fonctionnelles et techniques pour les initiatives CRM.
• Co-conception de l'architecture des applications CRM et de la documentation associée.
• Exploitation de SAS DI, SAS Base et Scala pour concevoir et implémenter un Data Mart CRM évolutif.
• Développement de rapports et de tableaux de bord Power BI connectés au Data Mart CRM.
• Construction et déploiement en Python de modèles prédictifs de propension et d'attrition.

Définition des besoins en données et des KPI pour le département de gestion du contrôle permanent afin de soutenir la détection des fraudes et la conformité.

• Analyse des signaux de contrôle à l'aide de SAS Base/EG.
• Intégration de nouveaux KPI dans le Data Mart de gestion des contrôles avec SAS DI.
• Automatisation du reporting SCORECARD et construction de tableaux de bord pour l'analyse des tendances et des risques.
• Rédaction de la documentation technique pour assurer la reproductibilité des processus.

Intégration de données financières provenant de multiples systèmes pour construire des ensembles de données de reporting unifiés.

• Réalisation d'analyses de portefeuille en utilisant des méthodes analytiques avancées.
• Définition d'objectifs de croissance et de rentabilité pour les réseaux commerciaux.
• Développement de tableaux de bord de suivi des performances commerciales (surplus, commissions, marges).
• Automatisation des processus de reporting financier en s'appuyant sur Cognos et SAP BO.

Conception et mise en œuvre du Credit Data Mart pour centraliser et fiabiliser les données de crédit.

• Développement de processus de bout en bout en SAS Base et SAS EG pour des tableaux de bord interactifs.
• Fourniture d'analyses sur les KPI de crédit tels que la production, les refus et la charge de travail.
• Construction de modèles prédictifs de risque de crédit en mobilisant des techniques statistiques et de Machine Learning dans SAS.

Configuration et validation des bases de données d'essais cliniques et les CRF pour des études de vaccins.

• Développement de programmes SAS automatisés pour l'importation, le nettoyage et la transformation des données.
• Conception de tableaux de bord et de tables de synthèse dans SAS EG pour surveiller le recrutement et les événements indésirables.
• Documentation des processus de paramétrage des études et des flux de programmation.