DATA Architect H/F

Le/la Data Architect est responsable de la conception, de la structuration et de l’évolution de l’architecture des données de l’organisation. Il/elle définit les standards, les modèles et les flux de données pour garantir leur qualité, leur sécurité et leur accessibilité, tout en facilitant leur exploitation par les équipes métiers, data et techniques.

Missions principales :

• Concevoir et maintenir l’architecture globale des données de l’organisation.
• Définir les standards de modélisation, de stockage et de circulation des données.
• Garantir la sécurité, la qualité et la conformité des données aux normes en vigueur.
• Assurer la cohérence entre les systèmes d’information et les besoins métiers en matière de données.
• Assurer une veille technologique sur les outils et pratiques d’architecture data.
• Accompagner les projets data dans leur structuration technique et leur intégration.

Activités :

• Élaborer des modèles de données (conceptuels, logiques, physiques) adaptés aux besoins métiers ;
• Définir et documenter les flux de données entre les différentes sources et systèmes ;
• Collaborer avec les Data Engineers, Data Scientists et Développeurs pour garantir la performance des solutions.
• Participer à la mise en place de plateformes data (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh…).
• Mettre en œuvre des mécanismes de gouvernance des données : catalogage, traçabilité, qualité ;
• Choisir et intégrer les outils technologiques adaptés à l’architecture data (ETL, API, bases de données…).
• Rédiger la documentation technique et fonctionnelle liée à l’architecture des données
• Contribuer à la formation et à l’accompagnement des équipes sur les bonnes pratiques data.

Profil recherché

Diplôme et domaine de formation requis :

• Bac+5 en informatique, intelligence artificielle, data science ou équivalent

Nombre d’années d’expériences professionnelles :

• 4 ans minimum dans des projets IA à grande échelle.

Compétences requises pour le poste

• Modélisation de données : maîtrise des modèles conceptuels, logiques et physiques (UML, MERISE, etc.).
• Architecture des systèmes de données : conception de Data Warehouses, Data Lakes, Data Mesh, etc.
• Maîtrise des outils de modélisation : PowerDesigner, ERwin, ArchiMate, Lucidchart…
• Bases de données : expertise en SQL (PostgreSQL, Oracle, MySQL) et NoSQL (MongoDB, Cassandra…).
• Cloud computing : connaissance des architectures data sur AWS, Azure ou GCP.
• Intégration de données : ETL/ELT (Talend, Informatica, Apache NiFi, dbt…), API, ESB.
• Sécurité et gouvernance des données : gestion des accès, traçabilité, conformité RGPD.
• Outils de BI et reporting : intégration avec Power BI, Tableau, Qlik, etc.
• Connaissance des environnements Big Data : Hadoop, Spark, Kafka, Hive…
• Culture DevOps et MLOps : versioning, CI/CD, monitoring des flux et des modèles