Lead Architecte Data (F/H) Ajouter aux favoris
Vos missions
- Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données modernes (Data Platform, Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse).
- Définir les modèles de données, les flux d'intégration et les standards d'architecture permettant de répondre aux besoins métiers et analytiques.
- Accompagner les clients dans leurs programmes de modernisation et de migration vers le Cloud.
- Participer à la définition des stratégies Data et des feuilles de route de transformation.
- Garantir la performance, la scalabilité, la sécurité et la qualité des plateformes de données.
- Encadrer et accompagner les Data Engineers et profils techniques dans leurs projets et leur montée en compétences.
- Être prescripteur sur les technologies Data et contribuer à l'identification d'assets techniques réutilisables.
- Mettre en place et promouvoir les bonnes pratiques DataOps, CI/CD et Infrastructure as Code.
- Contribuer à la veille technologique et à l'innovation autour des architectures Data, du Cloud et de l'IA.
- Assurer le respect des standards d'architecture, de gouvernance, de conformité et de sécurité.
- Capitaliser sur les retours d'expérience et diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes internes et des clients.
- Minimum 7 ans d'expérience en architecture Data, Data Engineering ou plateformes analytiques, idéalement en conseil.
- Formation Bac+5 en informatique, systèmes d'information ou data.
- Maîtrise des architectures modernes : Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh.
- Expérience sur les environnements Cloud : Azure, AWS ou GCP .
- Bonne connaissance des plateformes telles que Databricks, Snowflake, Azure Data Platform, BigQuery ou Redshift .
- Maîtrise des technologies de traitement et d'intégration de données : SQL, Python, Spark, ETL/ELT, Kafka, API .
- Connaissance des enjeux de gouvernance, qualité et sécurité des données.
- Expérience des pratiques DataOps, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform) et des environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes).
- Capacité à définir des architectures cibles et à accompagner les choix techniques.
- Excellentes compétences en gestion de projet, communication et travail en équipe.
- Curiosité, autonomie et esprit d'analyse.
- Une connaissance des architectures IA et GenAI constitue un plus.
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