Lead Data Architect

Gérer le recrutement d’un(e) Lead Data Architect, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.

Le/la Lead Data Architect est un expert technique et stratégique chargé de concevoir, optimiser et superviser la mise en œuvre des architectures de données pour répondre aux besoins métiers et techniques de l’entreprise.
Il/elle joue un rôle clé dans la modernisation des infrastructures data, en garantissant leur scalabilité, performance et alignement avec la stratégie globale.
En collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Governance, IT et métiers, il/elle traduit les exigences fonctionnelles en solutions architecturales robustes, tout en mentorant les architectes juniors et en promouvant les bonnes pratiques.

Missions et responsabilités

1. Concevoir et optimiser les architectures de données

Définir des architectures data (data lakes, data warehouses, data mesh, data fabric) adaptées aux besoins métiers et techniques.
Modéliser les données (schémas relationnels, NoSQL, graphes) pour supporter l’analytics, l’IA et les processus opérationnels.
Évaluer et sélectionner les technologies (Snowflake, Databricks, Kafka, Collibra) selon performance, coût et scalabilité.
Architecturer des solutions hybrides ou multi-cloud pour assurer flexibilité et résilience.

2. Piloter la modernisation des infrastructures data

Migrer les systèmes hérités vers des architectures modernes (cloud, microservices, serverless).
Optimiser les performances des plateformes data (tuning, partitionnement, caching).
Automatiser les déploiements (IaC avec Terraform, Ansible) et les processus de gestion.
Intégrer des solutions de streaming (Kafka, Flink) pour le traitement en temps réel.

3. Garantir la gouvernance et la sécurité des données

Définir des standards de gouvernance (métadonnées, lignage, qualité) avec les équipes Data Governance.
Appliquer les bonnes pratiques de sécurité (chiffrement, contrôle d’accès, conformité RGPD).
Documenter les architectures et décisions techniques pour assurer traçabilité et maintenabilité.
Collaborer avec le RSSI pour intégrer la sécurité dès la conception (privacy by design).

4. Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science

Veiller à ce que les pipelines respectent les standards architecturaux.
Accompagner les Data Scientists dans la conception de solutions adaptées (feature stores, sandboxes).
Traduire les cas d’usage métier en exigences techniques concrètes.
Faciliter l’intégration des modèles d’IA dans les architectures existantes.

5. Mentorer et former l’équipe

Guider architectes et ingénieurs data dans la résolution de problèmes complexes.
Revoir designs et code pour assurer qualité et cohérence.
Organiser ateliers et formations sur les nouvelles technologies (data mesh, Data Vault 2.0).
Participer au recrutement et onboarding des nouveaux membres.

6. Innover et améliorer en continu les architectures

Évaluer et proposer de nouvelles technologies (lakehouse, data fabric, IA générative).
Optimiser les coûts d’infrastructures en réduisant les goulots d’étranglement.
Contribuer à la feuille de route technique avec des améliorations issues du terrain.
Participer à des projets d’innovation (plateformes temps réel, intégration IA générative).

Exemples de réalisations concrètes

Conception d’une architecture data mesh pour un groupe international, réduisant les dépendances inter-équipes de 50 % et améliorant l’agilité.
Migration d’un data warehouse vers Snowflake, réduisant les coûts d’infrastructure de 25 % et améliorant les performances de 40 %.
Optimisation d’un data lake via partitionnement et compression, réduisant les coûts de stockage de 30 %.
Architecture d’une plateforme de données en temps réel avec Kafka et Flink, permettant la détection instantanée de fraudes.
Mentorat de 4 architectes data juniors, montée en compétences sur cloud et bonnes pratiques de modélisation.