Data designer (H-F)

Environnement : 

Société Générale Algérie, détenue à 100% par le Groupe Société Générale, est l’une des toutes premières banques privées à s’installer en Algérie, soit depuis 2000.

Son réseau, en constante extension, compte 104 agences réparties sur 33 Wilayas dont 12 Centres d’Affaires et 01 Agence Grandes Entreprises.

Société Générale Algérie offre une gamme diversifiée et innovante de services bancaires à plus de 290 000 clients Particuliers, Professionnels et Entreprises.

L’effectif de la banque est de plus de 1 700 collaborateurs.

Vos missions au quotidien :

Rattaché à la direction Système d’informations, Organisation et projet (SIOP), au département architecture d’entreprises, le Data Designer assure le déploiement des normes et standards en termes de description applicative des données. En outre, il garantit la définition et le déploiement de l’outillage sur les données. Le data designer joue un rôle clé dans la stratégie du Système d’Information en définissant les modèles de données utilisés dans le système d’information (Architecture de données). Il assiste les projets dans leurs spécifications fonctionnelles relatives aux données et l’utilisation de ces modèles.

Responsabilités principales : 

Accompagnement à la transformation digitale :

- Accompagner la transformation digitale de la banque, notamment dans les changements liés au déploiement des API et du Data Lake
- Accompagner les différents acteurs de la données (Métiers, Chef de projet, Data scientist, Data quality) sur les nouveaux enjeux liés aux volumes de données à analyser (Business Intelligence) en le croisant exponentiellement afin d’offrir de nouveaux services clients
- Accompagner les métiers pour les aider à maturer et exprimer leurs besoins ainsi que l'équipe IT à les comprendre et en faire l'interprétation pour identifier la meilleure solution à mettre en œuvre
Architecture des données et référentiel :
- Être garant du déploiement des outils des données et veiller à l’accès aux données et à leurs sources
- Concevoir et faire évoluer les modèles métiers de gestion de données et définir la documentation des modèles en assurant la traçabilité jusqu’au dictionnaire métier 

Gestion des flux de données et modélisation :

- Mettre en œuvre l’ensemble des techniques et procédés permettant de collecter, de nettoyer, d’organiser, de synthétiser et de modéliser efficacement les données (notamment pour alimenter les Datalakes / DataViews à mettre en place et les projets Big Data ou BI à alimenter ) 
- Travailler en étroite collaboration avec les Métiers et les équipes IT et répondre aux questions sur la mise à disposition de la donnée, sa provenance et modélisation

Analyse et valorisation des données :

- Fournir un appui analytique à la conduite d’exploration et d’analyse complexe de données provenant de différentes sources. 

Amélioration continue : 

- Assurer une veille technologique et fonctionnelle sur les évolutions liées au data management et accompagner la mise en place des demandes réglementaires

Et si c'était vous ?

Compétences liées au poste : 

- Bonnes connaissances du monde de la BI et des métiers Data, Big Data, Data Management, Data protection, Data Science & Data Preparation 
- Connaisses des fondamentaux liés aux méthodologies de conception et de réalisation en matière de livrables informatiques
- Gestion de projet 
- Méthode Scrum, Agile
- Capacité d’analyse
- Capacité de synthèse
- Créativité et Innovation
- Gestion du temps et des priorités
- Gestion du changement 
- Orientation client
- Négociation 

Autre aptitudes : 

Langue : Français courant, anglais technique
Bureautique : Environnements Windows et Office
Informatique : 
- Méthodes de Modélisation UML : Principalement les modèles de classes
- Bases de données relationnelles (SQL, Oracle, postgreSQL..) et non relationnelles
- Technologies XML
- Outil de modélisation Enterprise Architect
- Technologies Big-Data/API (Spark, Hive metastore, parquet, Json, Avro, etc.)
- Power BI, SAS, ETL, SQL, PLSQL
- Comprehension des flux ETL/ELT & Architecture Data (Data Lake, data Warehouse..)
- Optionnel :Python 
Niveau d'études : De formation BAC+5 en école d’ingénieur avec une expérience de 2 ans