Architecte Data - F/H
Role details
Job location
Tech stack
Job description
- Conseiller et accompagner les clients dans toutes les phases du projet de mise en œuvre d'une plateforme data
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Cadrage et design d'architectures SQL & NoSQL (sources, usages, modélisation, gouvernance)
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Audit de l'existant
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Évaluation de solutions, réalisation de POC, benchmarks
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Définition des plans et des roadmaps
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Planification et pilotage de projets Data (planning, ressources, chiffrage financier, reporting et suivi d'indicateurs de performance, approche Agile et cycle en V)
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Conception de plateformes Data (cloud et on-premise) et des processus de transformation (ETL, batch, temps réel, streaming, intégration avec outils métiers)
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Mise en œuvre et industrialisation (CI/CD, DataOps, MLOps, FinOps, observabilité, fiabilisation, automatisation)
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Mise en place de la gouvernance (gestion des accès, responsabilité, conformité, traçabilité, souveraineté)
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Assurer un leadership technique auprès de nos équipes : encadrement et coaching des équipes techniques (Data Eng. / Data Analytics/ Data Science), sessions de formation, retours d'expérience, revues d'architecture, arbitrages techniques et économiques, animation de communautés.
- En lien avec la direction de la Business Unit AI & Data et autres directions Klee :
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Participer à l'élaboration et au positionnement de l'offre commerciale Data de Klee
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Soutenir le développement commercial de l'activité : participation aux avant-ventes, chiffrages, soutenances, démonstrations
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Participer aux actions de communication interne et externe : animation de retours d'expérience, de webinaires, de conférences, écriture d'articles de blog, de livres blancs…
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Participer à l'animation de la relation avec nos partenaires (partenariat, formations, certifications, leads commerciaux, suivi des nouvelles versions, participation aux communautés partenaires/utilisateurs
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Participer à la veille technologique
Requirements
Titulaire d'un Bac + 5 (école d'ingénieurs ou université à dominante scientifique et technique), tu justifies d'une expérience d'au moins 8 ans.
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Compétences techniques requises :
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Expérience en conception et mise en œuvre de plateformes data modernes type Data Lake, Data Lakehouse, Data Warehouse
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Connaissance de solutions clés du marché (Databricks, Snowflake, Azure Fabric, AWS Redshift, GCP BigQuery, SQL Server , etc…)
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Connaissance des outils de transformation et d'orchestration (dbt, Spark, Kafka/Confluent, Airflow), ainsi que de formats modernes (Delta Lake, Iceberg, Parquet)
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SQL et Python : expertise en requêtage et scripting
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Expertise en modélisation relationnelle (3NF), dimensionnelle (Kimball), Data Vault
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Expérience en intégration avec des solutions métier (BI, EPM, CRM, ERP, outils d'IA, IA Générative, RAG, visualisation)
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Gouvernance des données : catalogue, MDM, lineage, qualité, conformité
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Solutions DataOps, MLOps, CI/CD (Git, Jira, Terraform, Kubernetes, MLflow…)
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Connaissance de paradigmes d'organisation type Data Mesh (domaines, products, ownership, contrats de données)
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Des certifications avancées de type architecte sont vivement souhaitées
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Soft skills :
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Travail en équipe, sens du service
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Leadership technique (revues, standards, mentoring)
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Pédagogie, communication claire (tech & métier), esprit de synthèse
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Capacité d'arbitrage (valeur vs complexité)
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Capacité à collaborer en français et en anglais (écrit et oral)