Devops Data Engineer

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    AMOA

    Nous accompagnons vos équipes métier dans la définition, le pilotage et la réussite de vos projets de transformation numérique.

    01 – Analyse des besoins

    Cadrage projet et définition des exigences fonctionnelles.

    02 – Pilotage projet

    Suivi qualité, respect des délais et budget maîtrisé.

    03 – Conduite du changement

    Formation utilisateurs et accompagnement à l’adoption.

    AMOA – Votre guide stratégique

    Nous transformons vos défis business en solutions technologiques performantes.
    Notre approche AMOA garantit l'alignement parfait entre vos objectifs métier et les réalisations techniques.

    • Définition des besoins fonctionnels
    • Pilotage de projets complexes
    • Validation et recette utilisateur

    Excellence Technique

    Notre équipe maîtrise les technologies de pointe pour créer des solutions évolutives et performantes, adaptées à vos besoins spécifiques.

    • ⚙️ Architecture microservices
    • 🔗 Intégration API moderne
    • 🚀 Déploiement automatisé
    • ⚡ Performance optimisée

    Développement Multi-langages
    Solutions Multi-plateformes

    Technologies Web

    💻 JavaScript, React, Angular, Vue.js pour des applications web modernes et performantes.

    Mobile Natif & Hybride

    📱 iOS, Android, React Native, Flutter pour une présence mobile optimale sur tous les appareils.

    Backend Robuste

    🖥️ Java, .NET, Python, Node.js avec architectures cloud-native et microservices.

    Le nettoyage de données : 

    • La qualité des données conditionne la réussite des projets data/IA : sans données fiables, les modèles coûtent cher, deviennent fragiles et produisent des décisions discutables.
    • Le nettoyage est un levier de rentabilité : il réduit les erreurs, accélère les analyses et sécurise les outils de pilotage (reportings, KPI).

    Notre processus : 

    • 1) Cadrer & cartographier — comprendre les sources, les flux, les règles métier et où se créent les incohérences.
    • 2) Nettoyer & standardiser (avec l’IA) — automatiser la détection/correction (doublons, formats, valeurs manquantes, anomalies) pour industrialiser le traitement.
    • 3) Fiabiliser les usages — rétablir ou stabiliser les reportings et indicateurs pour piloter sans rupture.
    • 4) Pérenniser avec la gouvernance — mettre des règles, des contrôles et un cadre de responsabilité pour éviter que la donnée se “re-salisse”.
    • 5) Sécuriser les transformations — le processus est particulièrement positionné avant et après des migrations : préparation pour migrer sereinement, puis stabilisation post-migration.

    Résultat attendu : 

    • Des données fiables dans la durée, des décisions plus rapides, moins d’incidents, et un meilleur ROI sur les projets data/IA.