Dans le cadre d'un programme stratégique de valorisation de la donnée au sein d'un grand groupe industriel international, nous recherchons un(e) Senior Data Architect pour renforcer l'équipe Data Governance.
Le/la consultant(e) interviendra sur des cas d'usage Analytics, IA et Master Data Management, avec un focus particulier sur les données IT (Spécifications, Applications, Projets, ITSM, Infrastructure). Il/elle travaillera en transverse avec des communautés variées : experts métier, architectes techniques, data engineers, data scientists et gestionnaires de la gouvernance data.
La mission vise à structurer les plateformes de données avec une vision moyen/long terme, en garantissant la qualité, la réutilisabilité et la consommabilité des assets data par les équipes métier.
Profil candidat:
Expert(e) en architecture fonctionnelle et modélisation de la donnée, tu justifies d'une solide expérience dans des environnements complexes et multi-domaines (ERP, CRM, PIM, MDM, BI/Reporting, IA). Tu es à l'aise pour interagir aussi bien avec des interlocuteurs techniques que métier, et tu sais porter une vision data cohérente sur le long terme.
Une bonne maîtrise de l'anglais (courant) est indispensable, la mission s'inscrivant dans un contexte international.
Compétences attendues
Modélisation de données (niveau Expert) : conception de modèles logiques et physiques, datasets standardisés et réutilisables
Architecture fonctionnelle de la donnée (niveau Expert) : cartographie des SI, ontologies, entités métier et leurs relations sémantiques
Architecture technique de la donnée (niveau Avancé) : structuration des plateformes, normalisation / dénormalisation, agrégation
Gouvernance de la donnée (niveau Avancé) : application de politiques de classification, gestion des accès, data retention, conformité
Master Data Management : positionnement des flux MDM dans le paysage SI, gestion de la qualité de la donnée
BPMN (niveau Confirmé) : documentation des processus métier producteurs et consommateurs de données
Data Catalog (niveau Confirmé) : gestion des métadonnées, couverture et fraîcheur des datasets
Data Quality : définition et implémentation de contrôles qualité sur les structures de données
Certification de conformité des datasets avec les standards et frameworks internes
Anglais courant (contexte international)
Savoir-être
Capacité à fédérer des parties prenantes variées (métier, technique, gouvernance)
Sens de la pédagogie pour accompagner et guider les équipes IT et experts métier
Vision long terme et capacité à prioriser dans des environnements complexes
Rigueur et souci de la documentation
Autonomie et proactivité dans la résolution de problèmes
Curiosité technologique, notamment autour de l'IA appliquée à la data