Senior Data Architect

Gérer le recrutement d’un(e) Senior 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.
(Membre de l’équipe Data Architecture, rattaché au Lead Data Architect ou Head of Data Architecture)

Le/la Senior Data Architect est un expert technique individuel chargé de concevoir, optimiser et implémenter des solutions d’architecture de données pour répondre aux besoins complexes de l’entreprise. En tant que contributeur clé de l’équipe, il se concentre sur la modélisation des données, l’intégration des systèmes et l’optimisation des infrastructures, tout en garantissant leur alignement avec la stratégie globale définie par le Lead Data Architect. Il collabore étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Governance et métiers pour traduire les exigences fonctionnelles en solutions techniques robustes, tout en promouvant les bonnes pratiques et en résolvant des problèmes architecturaux complexes.

Missions et responsabilités

1. Concevoir et implémenter des solutions d’architecture data

Modéliser des structures de données complexes (schémas relationnels, NoSQL, graphes) pour supporter l’analytics, l’IA et les processus métiers.
Développer des architectures de référence pour des cas d’usage spécifiques (ex : data mesh, data fabric, solutions hybrides).
Évaluer et recommander des technologies (ex : Snowflake, Databricks, Kafka) en fonction des besoins de performance, scalabilité et coût.
Documenter les designs architecturaux et les décisions techniques pour assurer la traçabilité et la maintenabilité.

2. Optimiser les infrastructures et pipelines de données

Améliorer les performances des plateformes data existantes (ex : tuning des requêtes, optimisation du stockage, partitionnement).
Automatiser les processus de gestion des données (ex : déploiements IaC, pipelines CI/CD).
Intégrer des solutions de streaming (Kafka, Flink) pour permettre le traitement en temps réel.
Migrer des systèmes hérités vers des architectures modernes (cloud, microservices).

3. Garantir la qualité et la conformité des données

Définir et appliquer des standards de qualité (validation des schémas, nettoyage, lignage).
Collaborer avec les équipes Data Governance pour s’assurer que les architectures respectent les règles de conformité (RGPD, ISO 27001).
Implémenter des contrôles de sécurité (chiffrement, gestion des accès) dans les designs architecturaux.
Participer aux audits pour vérifier la conformité des solutions.

4. Collaborer avec les équipes techniques et métiers

Travailler avec les Data Engineers pour s’assurer que les pipelines respectent les standards architecturaux.
Supporter les Data Scientists dans la conception de solutions adaptées à leurs besoins (ex : feature stores, environnements de test).
Traduire les besoins métiers en exigences techniques claires pour les équipes de développement.
Faciliter l’intégration des modèles d’IA dans les architectures existantes.

5. Promouvoir les bonnes pratiques et innover

Évaluer et proposer des technologies émergentes (ex : data fabric, lakehouse, outils de streaming avancés).
Optimiser les coûts des infrastructures en identifiant les goulots d’étranglement et les opportunités d’efficacité.
Participer à des projets d’innovation (ex : déploiement de plateformes data en temps réel, intégration de l’IA générative).
Contribuer à la veille technologique et partager les connaissances avec l’équipe.

6. Résoudre des problèmes complexes et mentorat ponctuel

Diagnostiquer et résoudre des problèmes architecturaux (ex : latences, incohérences de données, goulots d’étranglement).
Proposer des solutions créatives pour des défis techniques spécifiques.
Participer à des revues de code et de design pour garantir la qualité des solutions.
Mentorer ponctuellement les membres juniors de l’équipe sur des sujets techniques pointus.

Exemples de réalisations concrètes

Conçu et implémenté une architecture data mesh pour un domaine métier spécifique, réduisant les temps d’accès aux données de 40 % et améliorant leur qualité.
Optimisé un data warehouse en réorganisant les schémas et en implémentant des stratégies de partitionnement, réduisant les coûts de stockage de 25 % et améliorant les performances des requêtes.
Développé une solution d’intégration en temps réel avec Kafka et Spark, permettant une analyse instantanée des données IoT pour la maintenance prédictive.
Migré un système hérité vers une architecture cloud native, réduisant les coûts d’infrastructure de 20 % tout en améliorant la scalabilité.
Résolu un problème complexe de latence dans un pipeline critique, réduisant les temps de traitement de 70 % grâce à une refonte architecturale.