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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Consultant Bi - Looker Senior - Gcp H/F - **Company:** SAPIENS GROUP - **Location:** Suresnes, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Data Analysis, BigQuery, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Infrastructure, Data Security, Query Optimization, DataOps, Management of Software Versions, Planning Software, Google Cloud, Caching, Looker Analytics - **Published:** September 4, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83016745.html ## About the Role Profil recherchéExpérience7 ans d'expérience minimumen Business Intelligence, Data Visualisation ou domaine équivalent ;Expérience significative dans des environnements Data complexes et multi-équipes ;3 ans d'expérience minimum sur Looker et LookML, avec un niveau d'expertise avancé.Compétences techniquesLe/la consultant(e) devra disposer d'une solide expertise sur :Looker / LookML;BigQuery;Google Cloud Platform (GCP);Les architectures Data Cloud ;Les architecturesData Mesh;La modélisation et la conception de couches sémantiques ;Les pratiques d'industrialisation BI ;La gouvernance et la sécurité des données ;Les mécanismes de gestion des habilitations et des accès ;Les pratiquesGit, CI/CD et gestion de code;Les outils de documentation et de collaboration, notammentConfluence.Une bonne connaissance des problématiques de performance et d'optimisation des environnements BI est également attendue : caching, vues matérialisées, optimisation des requêtes et maîtrise des coûts Cloud., * 7 ans d'expérience minimumen Business Intelligence, Data Visualisation ou domaine équivalent ; * Expérience significative dans des environnements Data complexes et multi-équipes ; * 3 ans d'expérience minimum sur Looker et LookML, avec un niveau d'expertise avancé., Business Intelligence Force de proposition Google cloud platform Autonomie Logiciels de gestion de versions ## Description 1. Architecture et intégration Looker - Définir le cadre d'intégration deLooker / LookML - Implémenter les solutions Looker et LookML dans l'environnementGCP / S3NS; - Définir et mettre en oeuvre l'interopérabilité entre Looker et l'architecture duData Hub / Data Platform; - Accompagner la mise en oeuvre des couches sémantiques dans une logiqueData Mesh; - Identifier les contraintes, limites et points d'attention liés à l'utilisation de Looker dans l'écosystème existant ; - Être force de proposition sur les choix d'architecture et les évolutions de la plateforme. 2. Industrialisation et DataOps Définir et mettre en oeuvre les pratiques permettant d'industrialiser l'utilisation de Looker et LookML : - Gestion des environnements et des espaces « Bac à sable » ; - Provisionnement et automatisation ; - Versioning et gestion du cycle de vie ; - Mise en place des pratiquesCI/CD; - Templatisation et création de composants réutilisables ; - Automatisation des processus ; - Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ; - Mise en place de pratiquesDataOps / DevOpsadaptées aux usages BI. 3. Gouvernance, sécurité et supervision Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker : - Définition des règles de sécurité et de gouvernance ; - Gestion des habilitations, droits et accès ; - Surveillance des incidents et de la disponibilité ; - Suivi des performances ; - Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ; - Suivi des coûts et optimisationFinOps; - Identification et traitement des écarts aux standards définis ; - Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents. 4. Définition des standards et bonnes pratiques Looker Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d'utilisation de Looker, notamment sur : - Les conventions de nommage ; - La structuration des projets et des rapports ; - La modélisation de la couche sémantique avecLookML; - La conception et la structuration des dashboards ; - La création detemplates réutilisables; - Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ; - La gestion des droits et habilitations ; - Les stratégies d'optimisation ; - La gestion du cachingBigQueryetLooker; - L'utilisation des vues matérialisées ; - Les pratiques de développement, revue et mise en production. Le/la consultant(e) devra également êtreforce de proposition, tout en restant à l'écoute des besoins et contraintes des utilisateurs. 5. Accompagnement et montée en compétences Une dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes. À ce titre, le/la consultant(e) devra : - Concevoir desguides et référentiels internesà destination des contributeurs Looker ; - Mettre en place et animer des sessions depair programming; - Mettre en place et animer des sessions decode review; - Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ; - Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker :Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ; - Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ; - Favoriser progressivement l'autonomie des équipes internes ; - Construire une démarche d'onboarding et d'accompagnement réplicablepar l'équipe BI & Analytics., Le/la consultant(e) devra disposer d'une solide expertise sur : * Looker / LookML; * BigQuery; * Google Cloud Platform (GCP); * Les architectures Data Cloud ; * Les architecturesData Mesh; * La modélisation et la conception de couches sémantiques ; * Les pratiques d'industrialisation BI ; * La gouvernance et la sécurité des données ; * Les mécanismes de gestion des habilitations et des accès ; * Les pratiquesGit, CI/CD et gestion de code; * Les outils de documentation et de collaboration, notammentConfluence. Une bonne connaissance des problématiques de performance et d'optimisation des environnements BI est également attendue : caching, vues matérialisées, optimisation des requêtes et maîtrise des coûts Cloud. ## Related Videos - [Making Data Warehouses fast. 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