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Ingénieur Données de Test & Anonymisation

Consort Group · Casablanca et périphérie

Mid 🇫🇷 Français
SQL avancé ETL Génération de données synthétiques Python Bash API

Job description

À propos du poste

Nous recrutons un Ingénieur Données de Test & Anonymisation responsable de la préparation, génération, transformation et anonymisation des données nécessaires aux activités de test, dans le respect des exigences de sécurité et de conformité. Le poste consiste à assurer la disponibilité et la qualité des jeux de données pour les environnements d'intégration et de recette.

Missions principales

  • Préparer et mettre à disposition les jeux de données pour les environnements Intégration et Recette.
  • Extraire, transformer et contrôler les données nécessaires aux campagnes de tests.
  • Générer des données de test synthétiques et cohérentes.
  • Mettre en œuvre les mécanismes d’anonymisation et de masquage des données sensibles.
  • Alimenter les environnements de test via scripts, fichiers, bases de données ou API.
  • Automatiser les opérations de génération et de préparation des données.
  • Garantir la cohérence fonctionnelle des données après anonymisation.
  • Assurer la traçabilité et le respect des règles de sécurité et de protection des données.
  • Collaborer avec les équipes Test, Développement, Data et Sécurité pour répondre aux besoins des campagnes de tests.

Profil recherché

  • Minimum 4 ans d’expérience dans la gestion, préparation ou anonymisation de données de test.
  • Bonne connaissance des structures de données Core Banking : client, compte, produit, position, instrument financier et transaction.
  • Bonne compréhension des domaines Comptes, Paiements et Titres.
  • Capacité à produire des données cohérentes avec les scénarios de test.
  • Capacité à collaborer avec les Test Analysts et les équipes techniques.
  • Anticipation, organisation et capacité à travailler sous contrainte de délais.

Compétences requises

  • Maîtrise de SQL avancé : requêtage, extraction, transformation et contrôle de cohérence.
  • Connaissance des techniques d’anonymisation : masquage, tokenisation, k-anonymat et génération de données substitutives.
  • Notions ETL pour la préparation et le chargement des jeux de données.
  • Connaissance des outils ou scripts de génération de données synthétiques.
  • Notions de scripting Python, Bash ou équivalent.
  • Connaissance des mécanismes d’alimentation des environnements de test INT/REC.
  • Notions API pour l’échange et l’alimentation des données.
  • Connaissance des principes de sécurité, classification et traçabilité des données.

Questions fréquentes

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