Analyses de données • préparer des données dans le datalake Renault (enrichissements de données, catégorisation des données, modélisations et indexations), à partir de sources de données • mise à disposition ces données via des APIs • Echange régulier avec les différentes directions de l’entreprise pour comprendre les attentes et les besoins, puis récolter, exploiter et diffuser l’interprétation des données • traduction des demandes métiers PO aux data engineers et aux dev API de façon plus techniques
Etude et Livrables : contraintes RGDP, migration cloud GCP, documentation dans le Data Catalogue
Langages et Environnements utilisés : Python,Java, Spark,Hadoop, ES,
