En tant qu'Architecte Data & Analytics pour un cabinet du Big Four, votre rôle consistera à développer des solutions robustes et pérennes autour de la transformation numérique et des projets en Intelligence Artificielle en collaboration avec la DSI.
Vos principales missions incluent :
Architecture Fonctionnelle et Urbanisation du SI : Structurer les architectures data fonctionnelles et techniques selon les besoins métiers.
Etudes des besoins métier et chiffrage des solutions : Analyser les demandes en lien avec les équipes métiers et proposer des solutions techniques chiffrées.
Architecture Solution : Assurer l'architecture des solutions, de la conception à la mise en production, pour garantir leur intégration fluide dans le SI.
Catalogue Technologique : Maintenir et enrichir les stacks techniques et outils utilisés.
Vous interviendrez aussi sur :
La proposition d?architectures techniques en réponse aux besoins d?analyse et de traitement des données, avec estimation détaillée des coûts.
La définition des frameworks, standards, et principes de modélisation des données de référence.
L?amélioration continue des solutions en termes de performance, capacité, coût, sécurité.
La mise en place de bonnes pratiques de développement et collaboration avec les équipes DSI dans une démarche DevOps.
La veille technologique pour optimiser l?efficacité du SI.
Profil candidat:
Diplôme : Ingénieur ou équivalent.
Expérience : Minimum de 5 ans en architecture technique, avec expertise dans la résolution de situations complexes et la conception de solutions architecturales alternatives.
Langues : Maîtrise de l?anglais professionnel.
Compétences spécifiques :
Maîtrise des technologies de collecte, traitement, analyse, restitution de données et data storytelling.
Expérience dans des environnements complexes (Finance, RH, Banque).
Capacités d'écoute, de synthèse, rigueur, et compétences en communication.
Compétences techniques :
Architecture : ETL, API, Event Driven Architecture.
Stockage et analyse de données : Big data, multidimensionnelle.
Gouvernance des données : MDM, DataMesh.
Datavisualisation : Power BI, Tableau.
Bases de données et langages : SQL, NoSQL, Python.
Développement et gestion des API.
Environnement cloud : Microsoft Azure, Logic Apps, PaaS, SaaS, Serverless.
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