Basé sur 16 offres pour ce poste (Senior, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 490€/j–560€/j, médiane 530€/j. Cette offre (550€/j) est dans la fourchette.
Missions principales1. Architecture et intégration Looker
Définir le cadre d’intégration de Looker / LookML
Implémenter les solutions Looker et LookML dans l’environnement GCP / S3NS ;
Définir et mettre en œuvre l’interopérabilité entre Looker et l’architecture du Data Hub / Data Platform ;
Accompagner la mise en œuvre des couches sémantiques dans une logique Data Mesh ;
Identifier les contraintes, limites et points d’attention liés à l’utilisation de Looker dans l’écosystème existant ;
Être force de proposition sur les choix d’architecture et les évolutions de la plateforme.
2. Industrialisation et DataOps
Définir et mettre en œuvre les pratiques permettant d’industrialiser l’utilisation de Looker et LookML :
Gestion des environnements et des espaces « bac à sable » ;
Provisionnement et automatisation ;
Versioning et gestion du cycle de vie ;
Mise en place des pratiques CI/CD ;
Templatisation et création de composants réutilisables ;
Automatisation des processus ;
Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ;
Mise en place de pratiques DataOps / DevOps adaptées aux usages BI.
3. Gouvernance, sécurité et supervision
Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker :
Définition des règles de sécurité et de gouvernance ;
Gestion des habilitations, droits et accès ;
Surveillance des incidents et de la disponibilité ;
Suivi des performances ;
Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ;
Suivi des coûts et optimisation FinOps ;
Identification et traitement des écarts aux standards définis ;
Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents.
4. Définition des standards et bonnes pratiques Looker
Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d’utilisation de Looker, notamment sur :
Les conventions de nommage ;
La structuration des projets et des rapports ;
La modélisation de la couche sémantique avec LookML ;
La conception et la structuration des dashboards ;
La création de templates réutilisables ;
Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ;
La gestion des droits et habilitations ;
Les stratégies d’optimisation ;
La gestion du caching BigQuery et Looker ;
L’utilisation des vues matérialisées ;
Les pratiques de développement, revue et mise en production.
Le/la consultant(e) devra également être force de proposition, tout en restant à l’écoute des besoins et contraintes des utilisateurs.
5. Accompagnement et montée en compétences
Une dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes.
À ce titre, le/la consultant(e) devra :
Concevoir des guides et référentiels internes à destination des contributeurs Looker ;
Mettre en place et animer des sessions de pair programming ;
Mettre en place et animer des sessions de code review ;
Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ;
Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker : Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ;
Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ;
Favoriser progressivement l’autonomie des équipes internes ;
Construire une démarche d’onboarding et d’accompagnement réplicable par l’équipe BI & Analytics.
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
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