Holenek est une jeune Société de services numériques & cabinet de recrutement IT née dans la région nantaise. Avec un peu plus de 60 consultants et experts dans l'IT, Holenek est en capacité d'adresser des clients de tout secteur d'activité, de la start-up aux grands comptes. Un vaste choix de métiers et de possibilités pour une évolution de carrière dynamique.
En tant que consultant chez Holenek, vous avez l'assurance de choisir vos projets et votre statut : embauche, portage salarial, sous-traitance. Notre objectif : offrir aux consultants plus de liberté, de choix et la possibilité de maximiser leur potentiel.
C'est un vrai retour aux fondamentaux pour créer de la valeur entre nos clients et fidéliser nos consultants. Service / Département : Data & IT
Localisation : Pornic / Sur site ou hybride
Statut : CDI
Description du poste
Mission principale
Concevoir, optimiser et automatiser les pipelines de données afin de structurer la gestion des données dans l'entreprise et d'accompagner la création d'une plateforme data en collaboration avec un prestataire.
Responsabilités et activités principales
Responsabilité 1 : Développement et maintenance des pipelines de données
Activité 1.1 : Concevoir et implémenter des flux ETL/ELT pour intégrer différentes sources de données (API, bases de données relationnelles).
Activité 1.2 : Assurer la qualité, la cohérence, la modélisation et l'historisation des données dans la plateforme data.
Responsabilité 2 : Collaboration avec les équipes IT et Data
Activité 2.1 : Travailler avec l'équipe IT pour assurer l'intégration et la sécurité des bases de données et des processus DEVOPS & CI/CD.
Activité 2.2 : Collaborer avec l'équipe Data pour fournir des datasets propres et exploitables, tout en mettant en place un système de versionning des données avec Git.
Responsabilité 3 : Accompagnement dans la mise en place de la plateforme data
Activité 3.1 : Travailler conjointement avec l'équipe Data et le prestataire pour développer l'architecture data et assurer son intégration technique.
Activité 3.2 : Participer au transfert de compétences pour limiter la dépendance externe et documenter les processus mis en place.
Responsabilité 4 : Optimisation et monitoring
Activité 4.1 : Mettre en place un système de monitoring des pipelines.
Activité 4.2 : Améliorer les performances des requêtes SQL et des traitements de données.
Responsabilité 5 : Contribution aux initiatives IA et MLOPS
Activité 5.1 : Assurer la mise en production et l'industrialisation des modèles de Machine Learning.
Activité 5.2 : Mettre en place des pipelines MLOPS pour automatiser l'entraînement et le déploiement des modèles (CI/CD, monitoring des performances, retraining).
Activité 5.3 : Optimiser le stockage et le traitement des données utilisées par les modèles d'IA en assurant leur disponibilité et leur cohérence.
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