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Chef de projet Data Governance - Ingénieur Data Qualité et Observabilité


Décryptage du poste par Postule AI

À propos de Sofrecom

Sofrecom, filiale du groupe Orange, est une société de conseil et d'ingénierie spécialisée dans les télécommunications. Nous accompagnons nos clients dans leur transformation numérique en les aidant à anticiper les évolutions technologiques, adapter leurs activités et développer des solutions durables et performantes.

Contexte du poste

Orange Middle East and Africa (OMEA) opère dans 17 pays avec plus de 154 millions de clients. Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale, OMEA accélère la mise en place d'une fondation data unifiée afin d'améliorer la qualité, l'accessibilité, la gouvernance et la réplicabilité des data products et use cases IA/Data à l'échelle des 17 filiales.

Objectifs du poste

  • Industrialiser la qualité et l'observabilité des données à l'échelle MEA
  • Garantir des données fiables, conformes et consommables pour les KPI, dashboards, modèles IA et use cases métiers
  • Accélérer la réplication des use cases Data & IA entre filiales

Mission principale

L'ingénieur data gouvernance pilote la qualité opérationnelle, l'observabilité et la gouvernance des données afin de garantir la fiabilité et la consommabilité des Data Products MEA. L'objectif est de garantir que les données utilisées par les KPI métiers, dashboards BI, modèles IA et use cases opérationnels restent cohérentes, traçables et exploitables à l'échelle MEA.

Responsabilités principales

  • Définir et appliquer les standards Data Quality & Observability MEA et suivre les indicateurs de qualité (fraîcheur, complétude, cohérence, disponibilité, unicité, conformité)
  • Mettre en place avec les filiales les quality gates et checkpoints de validation après ingestion, transformation, exposition et en run
  • Construire les dashboards de supervision, mécanismes d'alerting et détecter les anomalies avant impact métier
  • Piloter les RCA, troubleshooting et plans de remédiation avec les filiales ; superviser les SLA/SLO des Data Products critiques
  • Assurer la réconciliation et supervision bout-en-bout des flux data ; maintenir le lineage fonctionnel et technique
  • Produire les documentations opérationnelles, data contracts et référentiels ; contribuer aux problématiques de conformité réglementaire et Data Privacy multi-pays

Expertises techniques attendues

  • Mise en place de contrôles qualité sur pipelines batch et temps réel ; définition et calcul opérationnel des KPIs Data Quality
  • Bonne maîtrise des architectures Data Lake, Data Warehouse, Streaming, APIs et ETL/ELT
  • Bonne compréhension des architectures Big Data : Kafka, Spark, traitements batch et temps réel
  • Expérience sur environnements Cloud, analytics et plateformes data industrielles
  • Expérience dans l'implémentation de solutions de Data Observability et monitoring opérationnel (ELK/OpenSearch, Soda ou équivalent)
  • Bonne maîtrise des mécanismes d'indexation, centralisation et exploitation des logs techniques et applicatifs
  • Capacité à instrumenter les pipelines Data/IA avec métriques, quality checks, alerting et dashboards opérationnels
  • Expérience dans la mise en place de contrôles automatisés de consommabilité des datasets
  • Analyse et troubleshooting des pipelines data ; Root Cause Analysis et remédiation d'incidents data
  • Compréhension des problématiques Data Privacy, gouvernance des accès et conformité réglementaire

Profil recherché

  • Diplôme en Informatique, Data Engineering, SI ou équivalent
  • Plus de 5 ans d'expérience en Data : Engineering, Gouvernance, Quality ou Architecture
  • Expérience sur des environnements Big Data / Cloud / Analytics
  • Bonne compréhension des problématiques de qualité, observabilité et industrialisation des plateformes data
  • Expérience dans des environnements multi-pays appréciée
  • Connaissance des domaines télécom, services financiers, digital appréciée

Cette description d'emploi a pu être reformatée par Postule pour améliorer sa lisibilité et sa présentation. Le contenu et les informations restent fidèles à l'offre d'emploi originale. .