Au sein du service Pilotage de la Direction Marketing, Communication et Engagement Sociétal, le Data Architecte est le référent technique senior de l’architecture data et décisionnelle du service. Il définit, structure et fait évoluer les principes d’architecture permettant de collecter, transformer, stocker, modéliser et diffuser les données de manière fiable, performante, sécurisée et pérenne.

Fort d’au moins 10 ans d’expérience dans les environnements data et BI, il intervient comme garant de la cohérence, la performance et la pérennité du patrimoine data et comme autorité technique sur les choix de conception. Il challenge les solutions proposées par l’équipe, valide les conceptions techniques, accompagne leur mise en œuvre et organise la montée en maturité des pratiques de développement et d’exploitation.

Il conserve une capacité opérationnelle forte : conception de modèles de données, développement et optimisation SQL avancés, architecture de flux ETL, industrialisation des traitements, mise en place de nouvelles briques techniques et contribution aux solutions de restitution décisionnelle.

Missions principales :

Architecture et gouvernance

• Définir l’architecture cible et sa trajectoire d’évolution.

• Garantir la cohérence des flux, stockages, modèles et usages.

• Établir les standards de conception, développement, documentation, qualité et sécurité.

Modélisation des données

• Concevoir et valider les modèles relationnels et décisionnels : entrepôts, Data Marts, modèles dimensionnels, Data Vault ou équivalent.

• Garantir la structuration des faits, dimensions, historiques, référentiels et règles de gestion.

Expertise SQL et performance

• Concevoir des requêtes et procédures stockées complexes sous SQL Server / T-SQL / Teradata.

• Réaliser les revues de code, analyser les plans d’exécution et optimiser les traitements.

• Accompagner la refactorisation des traitements critiques.

ETL et industrialisation

• Définir et valider les architectures de flux ETL sous SSIS.

• Challenger les chargements, rejets, reprises, historisations, contrôles et mécanismes de supervision.

• Déployer de nouvelles briques techniques, par exemple Apache Airflow, et fournir standards et templates.

Validation technique

• Animer les revues de conception des flux, modèles, traitements SQL et tableaux de bord.

• Évaluer les impacts, performances, risques, dépendances, sécurité et exploitabilité avant validation.

Data visualisation

• Challenger l’architecture des solutions de reporting et les couches de préparation de données.

• Veiller à la cohérence, à la performance et à la gouvernance des tableaux de bord.

• Environnement cible : MicroStrategy, BusinessObjects.

Leadership et amélioration continue

• Accompagner les Data Analysts et développeurs sur les sujets complexes.

• Faire appliquer les bonnes pratiques, revues de code, tests, versioning et documentation.

• Contribuer à la stratégie data, à la réduction de la dette technique et à la montée en compétences sur le domaine du Data Engineering.