Architecte de données principal

Promouvoir l'adoption des meilleures pratiques en architecture de données, modélisation de données et processus d'ingénierie des données, en mettant l'accent sur la réutilisation à l'échelle de l'entreprise, l'expérience des développeurs, l'innovation et la productivité.,Collaborer étroitement avec les parties prenantes, les architectes de solutions, les scientifiques des données et les équipes d'ingénierie pour comprendre les besoins en données, proposer des solutions et assurer l'alignement avec les objectifs stratégiques.,Diriger des initiatives visant à évaluer et à introduire de nouveaux outils, technologies et cadres susceptibles d'améliorer notre cycle de vie des données et d'offrir des avantages concurrentiels.,Défendre et contribuer à la création d'architectures, de modèles et de normes de données maintenables, évolutives et pérennes pour l'EDL et l'EDW.,Animer des ateliers et des discussions pour communiquer efficacement les principes et les stratégies d'architecture de données à l'échelle de l'entreprise.,Assurer une attention continue à l'excellence de l'ingénierie des données, à la bonne conception et à la gouvernance, favorisant ainsi l'agilité et la productivité.,Simplifier les processus et les systèmes de données, maximiser le débit et éliminer les goulots d'étranglement à la productivité de l'ingénierie des données tout en respectant les normes de gouvernance et de conformité.,Offrir du mentorat et des conseils aux ingénieurs et architectes de données, favorisant une culture d'apprentissage et de croissance.,Se tenir au courant des tendances de l'industrie et des technologies émergentes en architecture de données, en évaluant leur applicabilité à nos buts et objectifs.,Vaste expérience en architecture de données avec une feuille de route avérée en matière d'innovation et d'améliorations de la productivité dans les environnements EDL/EDW.,Maîtrise de la modélisation de données, des processus ETL/ELT et des technologies telles que Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks ou des plateformes similaires.,Expérience des pratiques DevOps, de l'intégration continue et des pipelines de livraison continue (CI/CD) pour l'ingénierie des données.,Bonne compréhension des méthodologies et principes Agile, en particulier ceux qui mettent l'accent sur la collaboration, la réactivité au changement et l'orientation client.,Pensée critique de niveau expert et capacité à avoir une vue d'ensemble pour la stratégie et l'architecture.,Bonne compréhension des pratiques de développement.

Baccalauréat en informatique, ingénierie des données ou un domaine connexe.,Vaste expérience en architecture de données avec une feuille de route avérée en matière d'innovation et d'améliorations de la productivité dans les environnements EDL/EDW.,Maîtrise de la modélisation de données, des processus ETL/ELT et des technologies telles que Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks ou des plateformes similaires.,Expérience des pratiques DevOps, de l'intégration continue et des pipelines de livraison continue (CI/CD) pour l'ingénierie des données.,Bonne compréhension des méthodologies et principes Agile.,Pensée critique de niveau expert.,Capacité à prendre du recul et à avoir une vue d'ensemble pour la stratégie et l'architecture.,Bonne compréhension des pratiques de développement.,Compréhension des principes et pratiques de sécurité des données, y compris l'expérience avec le chiffrement des données, le masquage et les cadres de gouvernance (Atout).,Expérience de l'optimisation des performances, de l'ajustement et de la surveillance des pipelines et systèmes de données (Atout).,Familiarité avec l'IA générative et les grands modèles linguistiques, et leur application en ingénierie des données (Atout).,Connaissance des plateformes de données basées sur le cloud (par exemple, AWS, Azure, GCP) et de leurs services de données natifs (Atout).,Expérience en architecture d'entreprise (Atout).,Expérience en architecture de solutions (Atout).

Baccalauréat en informatique, ingénierie des données ou un domaine connexe.