Data Engineer - AI - Confirmé H/F🚀 Vos Missions :
1. Collecte et Exposition des Flow Metrics :
• Collaborer avec le Lean Agile Center pour définir les besoins.
• Configurer la collecte de données, les datasets et les dashboards QuickSight.
• Suivi des indicateurs : Cycle Time, Throughput, Backlog Age, etc.
2. Exposition des DORA Metrics :
• Intégration des données issues de ServiceNow et Splunk O11Y.
• Déploiement des dashboards pour piloter la performance des équipes.
3. Amélioration de l’Expérience Utilisateur de R2D2 :
• Proposer des Topics pour créer des visualisations QuickSight en langage naturel.
• Intégrer des modèles prédictifs via AWS SageMaker.
• Développer une expérience conversationnelle avec AWS Bedrock.
Data Engineer Confirmé avec 5 ans d’expérience minimum.
Compétences Techniques Requises :
• Indispensables :
• Terraform (confirmé)
• Amazon QuickSight (confirmé)
• AWS Bedrock (confirmé)
• AWS SageMaker (confirmé)
• Environnement Technique :
• AWS Services : CloudFront, API Gateway, Lambda, EventBridge, Glue, Athena, Kinesis DataStream, CloudWatch
• CI/CD : GitLab CI
• Data & BI : DataHaiku, Snowflake, Tableau, RedShift, Kendra
🗣️ Compétences Transverses :
• Anglais professionnel (B2 minimum) & Français courant
• Autonomie, sens de l’analyse et de la synthèse
• Excellente communication écrite et orale
• Bonne compréhension des architectures SI et des environnements cloud (AWS)
• Culture Agile (Scrum, Kanban, SAFe)
• Capacité à collaborer dans un contexte international et à comprendre des environnements fonctionnels complexes.
Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.