Data Architecture Consultant - Assistant Data Architect - Data ai & Genai H/F

Le consultant intervient en renfort du Data Architect interne et travaille sous sa responsabilité fonctionnelle pour l’ensemble des sujets d’architecture. Il est également en lien avec le Data & Analytics Director / AI & data science Director pour le suivi de la mission, la priorisation des sujets et l’avancement des différents projets.

Périmètre d’intervention

La mission couvre principalement deux domaines :

• AI / GenAI Projects
• WW Data Platform Le consultant pourra également intervenir ponctuellement sur d’autres sujets Data, Analytics ou AI nécessitant une expertise d’architecture, de documentation ou de sécurisation., SFTP Migration Project

Le consultant prendra en charge les travaux d’architecture et de documentation liés à l’évolution du mécanisme SFTP, notamment :

• création et modification des Layer 3 scheduled_trigger ;
• documentation technique associée ;
• maintien de la documentation au format AsciiDoc (.adoc) ;
• vérification de la cohérence avec les patterns d’intégration de la Data Platform ;
• préparation des éléments nécessaires à la validation par le Data Architect interne.

Newsletter Studio Project

• modification du DAT existant ;
• formalisation des évolutions d’architecture ;
• revue de l’architecture de la plateforme Azure ;
• analyse des flux, interfaces et dépendances ;
• préparation du DAT pour validation avec le Data Architect interne.

Ratings & Reviews Project

Le consultant interviendra sur :

• modification et mise à jour du DAT ;
• revue de l’architecture de la plateforme Azure ;
• définition et documentation des évolutions d’API ;
• spécification des interfaces avec notamment :Bazaarvoice, Zendesket Adobe
• documentation des flux et patterns d’intégration ;
• identification des impacts sur l’architecture existante ;
• préparation du dossier pour validation.

ClaraVoice Project Le consultant assurera la modification et la consolidation du DAT couvrant notamment les interactions avec :Volubile, Twilio, Zendesk et AWS

Les travaux comprendront notamment :

• cartographie des composants et des flux ;
• description des interfaces ;
• analyse des patterns d’intégration ;
• identification des exigences de sécurité ;
• formalisation de l’architecture cible ;
• mise à jour du DAT ;
• préparation de la validation avec le Data Architect interne.

1. Data Platform Projects

Data Platform Architecture Documentation Le consultant participera à la mise à jour et au maintien du DAT de la Data Platform WW.

Il devra notamment :

• mettre à jour les architectures existantes ;
• maintenir les schémas applicatifs et techniques ;
• documenter les évolutions de composants ;
• documenter les patterns d’intégration ;
• assurer la cohérence entre les différents niveaux de documentation d’architecture ;
• contribuer à la documentation des flux et interfaces ;
• maintenir une documentation exploitable et à jour pour les équipes Data Engineering et Data Platform.

Data Platform Security Plan

Le consultant accompagnera le Data Architect interne et le Tech Lead dans le suivi du plan de sécurisation de la Data Platform.

Cela comprend notamment :

• suivi du plan de sécurisation de l’ADLS ;
• sécurisation des accès aux données ;
• revue des endpoints et mécanismes d’accès ;
• revue des flux et patterns d’intégration ;
• identification des écarts par rapport aux standards de sécurité ;
• coordination des actions avec les équipes Infrastructure, Cloud, Network et Cybersecurity ;
• suivi des actions correctives ;
• mise à jour de la documentation d’architecture associée ;
• remontée des risques et blockers au Data Architect interne et à la Data & Analytics Director.

Architecture & Documentation

Le consultant devra être capable de produire et maintenir niveaux de documentation :

• DAT - Dossier d’Architecture Technique
• Layer 1 - Architecture globale
• Layer 2 - Integration patterns / templates
• Layer 3 - Technical implementation documentation
• Application and technical diagrams
• Data flows
• API and interface specifications
• Security architecture documentation
• AsciiDoc documentation
• Architecture Decision Records lorsque nécessaire

La documentation produite devra être suffisamment détaillée pour être directement exploitable par les équipes techniques.

Architecture Governance Le consultant participera, selon les besoins, aux instances suivantes :

• point de suivi régulier avec le Data Architect interne ;
• point de suivi avec la Data & Analytics Director ;
• réunions avec le Data Platform Tech Lead ;
• Design Authority ;
• communauté des Architectes ;
• réunions avec la Direction Technique ;
• réunions avec le RSSI / Cybersecurity ;
• ateliers d’architecture avec les équipes projets AI / GenAI et Data Platform.

Le consultant prépare les dossiers et recommandations d’architecture.

Les décisions d’architecture structurantes et leur validation finale restent sous la responsabilité du Data Architect interne et des instances d’architecture concernées.

Livrables attendus

Les principaux livrables de la mission seront :

• DAT créés ou mis à jour ;
• schémas d’architecture ;
• documentation Layer 1 / Layer 2 / Layer 3 ;
• documentation AsciiDoc ;
• documentation des patterns d’ingestion ;
• documentation des flux Data / AI ;
• recommandations techniques ;
• documentation des exigences de sécurité ;
• suivi du Data Platform Security Plan ;
• identification et suivi des risques et dépendances ;
• dossiers préparatoires pour les Design Authorities / rédaction des design Decisions ;
• reporting régulier de l’avancement des différents sujets.

Profil recherchéExpérience et compétences5 à 8 ans d’expérience sur des fonctions de Data Architect, Cloud Architect, Solution Architect ou Data Platform Engineer avec une forte composante architecture.Compétences techniquesData platforme technologies :Microsoft Azure / ADLS / Azure Data Factory /Snowflake / dbt / GitLab/ CI/CD / DevOpsAPI & integration patterns/SFTP / file-based integration patternsCloud security / IAM / RBAC/ Python/ AsciiDoc / technical documentationAI & Data science technologies :Azure Databricks, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Keyvault, Azure EventHub, Azure AI Search, Azure AI Foundry, Azure Database for PostgreSQL, Gitlab Container Registry, GitLab Runners and Terrafrom, Azure OpenAI service, Azure Monitor, Azure Functions, ElasticSearch Logstash Kibana (ELK), MLFlow, RAGAS, GitHub, GitHub ActionsUne connaissance de technologies ou environnements tels que AWS, Twilio, Zendesk, Adobe, Bazaarvoice, Databricks, Spark constitue un avantage.Une bonne compréhension des environnements AI / GenAI, de leurs patterns d’intégration et de leurs contraintes d’architecture est également attendue.Compétences ArchitectureLe consultant devra démontrer :une capacité à comprendre rapidement une architecture existante ;une capacité à produire des DAT clairs et exploitables ;une maîtrise des architectures Cloud et Data / AI;une bonne connaissance des patterns d’ingestion et d’intégration ;une compréhension des architectures API ;une bonne maîtrise des problématiques de sécurité des plateformes Data ;une capacité à identifier les dépendances et impacts d’une évolution d’architecture ;une capacité à challenger une solution technique et à proposer des alternatives ;une capacité à transformer les décisions d’architecture en spécifications directement exploitables par les équipes techniques.LanguesAnglais obligatoireFrançais courantConditions et rythme de TravailParis 17ème5 jours par semaine (dont au moins, * 5 à 8 ans d’expérience sur des fonctions de Data Architect, Cloud Architect, Solution Architect ou Data Platform Engineer avec une forte composante architecture.

Compétences techniques

Data platforme technologies :

Microsoft Azure / ADLS / Azure Data Factory /Snowflake / dbt / GitLab/ CI/CD / DevOps

API & integration patterns/SFTP / file-based integration patterns

Cloud security / IAM / RBAC/ Python/ AsciiDoc / technical documentation

AI & Data science technologies :

Azure Databricks, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Keyvault, Azure EventHub, Azure AI Search, Azure AI Foundry, Azure Database for PostgreSQL, Gitlab Container Registry, GitLab Runners and Terrafrom, Azure OpenAI service, Azure Monitor, Azure Functions, ElasticSearch Logstash Kibana (ELK), MLFlow, RAGAS, GitHub, GitHub Actions

Une connaissance de technologies ou environnements tels que AWS, Twilio, Zendesk, Adobe, Bazaarvoice, Databricks, Spark constitue un avantage.

Une bonne compréhension des environnements AI / GenAI, de leurs patterns d’intégration et de leurs contraintes d’architecture est également attendue.

Compétences Architecture

Le consultant devra démontrer :

• une capacité à comprendre rapidement une architecture existante ;
• une capacité à produire des DAT clairs et exploitables ;
• une maîtrise des architectures Cloud et Data / AI;
• une bonne connaissance des patterns d’ingestion et d’intégration ;
• une compréhension des architectures API ;
• une bonne maîtrise des problématiques de sécurité des plateformes Data ;
• une capacité à identifier les dépendances et impacts d’une évolution d’architecture ;
• une capacité à challenger une solution technique et à proposer des alternatives ;
• une capacité à transformer les décisions d’architecture en spécifications directement exploitables par les équipes techniques.

Langues

• Anglais obligatoire
• Français courant, Microsoft Azure Anglais Intelligence artificielle ELK API Norme QHSE AWS Kibana Git Création d’une base documentaire Kubernetes Python PostgreSQL

3 en présentiel)Mission de 3 à 6 mois

Mais aussi…

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• 5 jours par semaine (dont au moins 3 en présentiel)
• Mission de 3 à 6 mois