Chez nos clients : Industrialisation des pipelines de données : ingestion, transformation, enrichissement – en assurant performance, scalabilité et robustesse (traitements incrémentaux, idempotence). Optimisation des performances : tuning de requêtes SQL, calculs distribués avec Spark, amélioration continue des performances de traitement. Contribution à une plateforme data cross-CSP : ajout de services préconfigurés, déploiement rapide de fonctionnalités (serverless, GenAI), mise à disposition d’outils pour les équipes IA. Automatisation et fiabilisation des workflows : mise en place de CI/CD, monitoring, infrastructure as code et intégration cloud native. Collaboration transverse : interaction avec les équipes ML/DS, DevOps et DevSecOps sur des sujets partagés et structurants. Conception d’architectures robustes : modélisation, choix technologiques, rédaction de documents d’architecture (méthode C4), partage des bonnes pratiques. En interne : Bonnes pratiques : structuration des guidelines de développement, qualité de code, stratégie de tests. Rayonnement technique : participation à des événements internes, rédaction de contenus, implication dans la dynamique de veille. Mentorat : accompagnement des profils plus juniors, transmission des compétences et contribution à la culture technique de l’équipe.
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