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Data Lead

Bank Al-Maghrib · Rabat

جديد
Senior 🇫🇷 Français
Python SQL Airflow ETL ELT Data Lake Data Warehouse Parquet Delta Lake catalogues de métadonnées gouvernance de la donnée Azure AWS GCP Power BI FAISS Milvus Pinecone LangChain HuggingFace

وصف الوظيفة

À propos du poste

Rattaché(e) à la Direction Statistiques et Gestion des Données, vous contribuerez au déploiement de la stratégie data de la Banque centrale du Maroc en pilotant projets et cas d'usage.

Missions principales

  • Accompagner les métiers dans la définition et l'adoption des outils, méthodes et usages data.
  • Intégrer de nouvelles sources de données, garantir la fiabilité des flux et valider leur qualité.
  • Définir les exigences fonctionnelles et les critères d'acceptation des solutions data (ML, analytics, reporting, automatisation).
  • Superviser l'exploitation (RUN) : diagnostic d'incidents, optimisation de la résilience et fiabilisation continue.
  • Collaborer avec les équipes Data Science, BI, métiers et DSI pour assurer l'adéquation des solutions.
  • Encadrer les ingénieurs data et promouvoir les bonnes pratiques de développement, sécurité et documentation.
  • Assurer une veille technologique sur les bonnes pratiques data et les innovations IA.

Profil recherché

  • Diplôme d'études supérieures (master, ingénieur ou équivalent) en informatique, data science ou statistiques.
  • Minimum 6 ans d'expérience en ingénierie de données, dont 2 ans en tant que Data Lead.
  • Curiosité forte pour l'IA et les technologies émergentes.
  • Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire et en environnement agile.
  • Autonomie, proactivité et esprit d'analyse.

Compétences requises

  • Python, SQL, conception de pipelines ETL/ELT, Airflow.
  • Environnements Data Lake/Data Warehouse, formats Parquet, Delta Lake.
  • Catalogues de métadonnées, lignage, gouvernance de la donnée.
  • Services Data & IA sur Azure, AWS, GCP.
  • Outils de visualisation : Power BI, Qlik Sense.
  • Connaissances IA générative/RAG, bases vectorielles (FAISS, Milvus, Pinecone) et frameworks (LangChain, HuggingFace).

Questions fréquentes

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