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# Tech Lead Microsoft Fabric H/F

- **Company:** No Requirements
- **Location:** Vitry-sur-Seine, France (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Relational Databases, Key Management, Microsoft Fabric
- **Published:** October 30, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84925400.html

## About the Role

Microsoft Fabric, Profil recherchéCompétences / Qualités indispensables :Microsoft FabricCompétences / Qualités qui seraient un + :xInformations concernant le télétravail :Oui - 2 jours/semaine

## Description

1. Organisation des workspaces Fabric

Existant : une organisation est déjà en place et doit être challengée.

Mission : valider ou infirmer le principe retenu (découpage par domaine et par environnement, modèle de sécurité et RLS, conventions de nommage, gestion des domaines), puis mettre en oeuvre la cible.

Livrables : note d'architecture arbitrée, plan de migration si le modèle évolue, mise en oeuvre effective.

 2. Stratégie d'alimentation incrémentale (delta)

Existant : nos systèmes sources reposent sur des SGBD hétérogènes, dont certains ne disposent pas de clé primaire fiable ni de mécanisme de capture de changements natif.

Mission : proposer puis mettre en oeuvre une stratégie d'alimentation en delta couvrant la construction de clés de substitution, la détection des modifications, la gestion des suppressions physiques, l'historisation en couche Silver, ainsi que l'idempotence et la capacité de rejeu des chargements.

Livrables : stratégie documentée par typologie de source et implémentation.

 3. Pseudonymisation pilotée par la sensibilité RGPD des champs sources

Existant : nous disposons d'un référentiel de classification de sensibilité au niveau colonne (échelle C0 à C3) couvrant les champs de nos systèmes sources.

Le mécanisme cible repose sur une pseudonymisation par HMAC-SHA256 dont le secret est conservé en Azure Key Vault, avec un cheminement différencié des

données selon leur niveau de sensibilité.

Mission : mise en oeuvre de l'application automatique de la pseudonymisation en fonction de la classification portée par le référentiel, sur l'ensemble des flux d'alimentation.

Livrable : mécanisme piloté par les métadonnées et générique.