Data Architect Expérience: ? Compétences indispensables7 à 12 ans en ingénierie des données avec DWH (Kimball/Inmon) et BI plus Lakehouse (Iceberg/Delta/Hudi), Trino/Presto, Spark/Flink, Kafka/PubSub.
Modélisation sémantique, contrats de données, ingénierie de la performance, couche dbt/metrics ; GCP + hybride sur site, IaC/CI-CD pour les données.
Architecture monopage, contrats de données, ADR/HLD, modèle sémantique et arbre KPI, runbook/SLO, modèle de coût.
Mission
Maîtrisez l'architecture de la solution de bout en bout pour les produits de données et les cas d'utilisation analytiques au sein d'une ou plusieurs chaînes de valeur. Traduisez les résultats commerciaux en solutions de données sécurisées, évolutives et soucieuses des coûts, basées sur les données et la plateforme d'entreprise (DWH, Iceberg/Trino lakehouse, streaming, ML, GCP/on-premise).
Architecture : Ingestion de lots/flux, DWH (Kimball/Star) + Lakehouse (Iceberg/Trino), service via SQL/APIs/couche sémantique ; Les fonctionnalités ML s'écoulent en cas de besoin.
Modélisation : Concepts métiers ? conceptuels/sémantiques ? logiques/physiques (partitionnement, ordre Z/cluster, index).
BI & Analytics : Posséder la couche sémantique/les métriques, gouverner les KPI, optimiser les performances du tableau de bord/requête, la mise en cache, les agrégats ; activer le libre-service (couche dbt/metrics + catalogue).
Ops & FinOps : SLO (fraîcheur/latence/coût), observabilité, runbooks, backfills ; ajustez le stockage/les requêtes pour réduire les coûts.
Gouvernance/Maillage : métadonnées de propriété du produit, découvrabilité, documentation ; publication de blueprints et ADR.
Compétences indispensables
7 à 12 ans en ingénierie des données avec DWH (Kimball/Inmon) et BI plus Lakehouse (Iceberg/Delta/Hudi), Trino/Presto, Spark/Flink, Kafka/PubSub.
Modélisation sémantique, contrats de données, ingénierie de la performance, couche dbt/metrics ; GCP + hybride sur site, IaC/CI-CD pour les données.
Architecture monopage, contrats de données, ADR/HLD, modèle sémantique et arbre KPI, runbook/SLO, modèle de coût.
Gestion des parties prenantes
? Travaillez en étroite collaboration avec les parties prenantes de l'entreprise, les responsables de livraison et les propriétaires de produits pour recueillir des informations, comprendre les points faibles et hiérarchiser les fonctionnalités qui génèrent de la valeur pour l'entreprise.
? Présenter régulièrement des mises à jour sur les progrès à la haute direction, en soulignant les étapes franchies, les défis rencontrés et les prochaines étapes du processus de développement.
Profil candidat:
Compétences indispensables
7 à 12 ans en ingénierie des données avec DWH (Kimball/Inmon) et BI plus Lakehouse (Iceberg/Delta/Hudi), Trino/Presto, Spark/Flink, Kafka/PubSub.
Modélisation sémantique, contrats de données, ingénierie de la performance, couche dbt/metrics ; GCP + hybride sur site, IaC/CI-CD pour les données.
Architecture monopage, contrats de données, ADR/HLD, modèle sémantique et arbre KPI, runbook/SLO, modèle de coût.
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