Consultant Data Platform (H/F)
Salaire du marché
Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 25 offres pour ce poste (Mid, Île-de-France), le marché se situe autour de 525€/j (500€/j–555€/j).
Description du poste
📋 RÉSUMÉ
En tant que Consultant Data Platform, vous accompagnerez nos clients dans la conception, l'implémentation et l'optimisation de leurs architectures et solutions de plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets data, de la stratégie à la mise en œuvre opérationnelle.
🎯 MISSIONS
Analyser les besoins métiers et techniques des clients pour définir des architectures de plateforme de données adaptées.
Concevoir et implémenter des solutions de stockage, traitement et analyse de données (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh).
Migrer des infrastructures de données existantes vers des environnements cloud (AWS, Azure, GCP).
Optimiser les performances des plateformes de données et des pipelines ETL/ELT.
Rédiger la documentation technique et fonctionnelle des solutions mises en œuvre.
Assurer le support technique et la formation des équipes clientes.
📦 LIVRABLES
Architectures de plateforme de données validées.
Solutions de stockage et traitement de données implémentées et fonctionnelles.
Pipelines de données (ETL/ELT) opérationnels.
Documentation technique et manuels d'utilisation.
Rapports d'optimisation et de performance.
Plan d'action
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
À propos de l'entreprise
Fondée en 2022, Scalesys est une société de conseil spécialisée dans le domaine de l’IT qui œuvre pour garantir l’excellence chez ses clients, tout en privilégiant une culture d’entreprise basée sur l’humain et la qualité de vie au travail. Notre objectif ? Se positionner en tant qu’experts du recrutement de profils Tech dans le domaine de la transformation digitale ! Dans ce contexte, notre mission consiste à dénicher les talents les plus qualifiés pour le compte de nos clients provenant de tout domaine d'activité ! Notre atout ? Cibler efficacement les besoins clients et proposer des profils adaptés à leurs besoins.
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