Tout savoir sur le métier de consultant RSE
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Spécialiste de la protection sociale et patrimoniale, AG2R LA MONDIALE assure particuliers, professionnels, entreprises et branches autour de 4 expertises : épargne, retraite, santé et prévoyance.
Structure de l’ESS
Cette structure repose sur un principe de solidarité et d’utilité sociale : son mode de gestion est démocratique et participatif, et sa lucrativité est limitée. Il s’agit d’une association, coopérative, fondation, mutuelle ou entreprise ESUS.
-Identifie les besoins et pose la trajectoire des capacités de la plateforme data & IA. -Décrit, pose l’architecture, conçoit les capacités et patterns de la plateforme data & IA. -Produit, présente et argumente les scénarios et solutions d’architectures / choix technologiques. -Définit le Framework technique, et notamment l’industrialisation, la sécurisation, les logs, la supervision et contribue aux normes de développement. -Soutient le développement du Framework technique et intervient en support des projets. -Anime les revues d’architecture data. -Participe à la conduite du changement : pédagogie, acculturation, formations.
Vous conduirez ces activités en forte proximité avec les équipes qui développent les solutions data & IA au sein du département data. Vous aurez le souci du client = les utilisateurs de la plateforme data & IA.
Issu(e) d'une formation Bac+5, vous bénéficiez d’au moins 8 ans d’expérience dans la construction et la mise en œuvre de plateformes data modernes. Vous avez défini l’architecture d’une plateforme data dans le Cloud, idéalement sur GCP. Vous avez une solide expérience en industrialisation et automatisation sur une plateforme data dans le Cloud. Vous avez de fortes aptitudes à concevoir et développer sur des aspects complexes, ce qui fait de vous un référent technique pour les data engineers.
Vous maîtrisez : -Les grands patterns et solutions d’architecture de données. -La modélisation des données dans des architectures de type DWH, référentielles et bases NoSQL. -Les solutions GCP : BigQuery, Cloud Storage, BigTable, Firestore, PubSub, Dataplex, Analytics Hub, Dataflow, Composer, Cloud Logging, Cloud Run, Cloud Functions, GKE, Cloud KMS. -Le développement en Python, SQL. -La mise en place des pratiques DevOps : CI/CD, Terraform, automatisation des tests,… -La mise en place du monitoring et de la supervision dans GCP et/ou une stack ELK. -Les leviers FinOps, en particulier sur BigQuery et l’optimisation des traitements et des structures de données. -La sécurisation des données et de la plateforme data & IA en général.
Compétences complémentaires appréciées : -Les certifications GCP data engineer et cloud architect. -Les patterns, solutions pour le Machine Learning et l'IA générative, et notamment Vertex AI. -La connaissance des outils suivants : Semarchy xDI (ELT), Qlik Data Integration (CDC), Qlik Sense, SAS Viya/Enterprise Guide, Business Objects.
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