La mission consiste à assurer la responsabilité de l?architecture de bout en bout des solutions data et analytiques. L?architecte devra concevoir et piloter des solutions sécurisées, évolutives et optimisées en coûts, en s?appuyant sur la plateforme de données de l?entreprise (entrepôt de données, lakehouse, streaming, ML, environnements cloud et on-premise). L?objectif est de garantir la cohérence de l?architecture, la gouvernance des données et la performance des usages analytiques et métiers.
Activités principales
? Définir et maintenir l?architecture data couvrant ingestion batch/stream, entrepôt de données (modèles Kimball/Star), lakehouse (Iceberg/Trino) et exposition via SQL, API ou couche sémantique.
? Concevoir les modèles conceptuels, logiques et physiques (partitionnement, clustering, indexation).
? Encadrer la mise en place de la couche sémantique et des métriques, assurer la gouvernance des KPI, optimiser les performances des requêtes et tableaux de bord, favoriser l?auto-consommation via dbt/metrics layer et catalogues.
? Mettre en place les pratiques d?observabilité, runbooks, SLOs, backfills, ainsi que l?optimisation coûts/performance (FinOps).
? Définir les standards de gouvernance : métadonnées, documentation, data contracts, blueprints, architecture decision records (ADR).
? Contribuer à la définition et à la priorisation des besoins métiers en lien avec les Product Owners, Delivery Leads et parties prenantes.
? Fournir des rapports réguliers sur l?avancement, les jalons atteints et les difficultés rencontrées.
Livrables attendus
? Architecture one-pager, modèles sémantiques et KPI tree.
? Data contracts, ADRs/HLD.
? Runbooks, SLOs, modèles de coûts.
? Documentation technique et fonctionnelle.
Profil candidat:
Compétences requises
? Maîtrise des entrepôts de données (Kimball/Inmon), BI, et des architectures lakehouse (Iceberg/Delta/Hudi).
? Expertise sur Trino/Presto, Spark/Flink, Kafka/PubSub.
? Solide expérience en modélisation sémantique, data contracts, performance engineering, dbt et metrics layer.
? Bonne connaissance des environnements hybrides (GCP et on-premise), et des pratiques IaC/CI-CD.
? Capacité à collaborer avec les équipes métier et à vulgariser des enjeux techniques complexes.
? Esprit de leadership technique et expérience confirmée en pilotage de solutions data à grande échelle.
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