Data Architect

Contexte Dans le cadre de la structuration de sa plateforme data et de l’alignement de ses assets sur les référentiels métier, l’entreprise recherche un Data Architect . Rattaché à la gouvernance data, ce rôle clé consiste à assurer la modélisation des données et des indicateurs métier , le pilotage de la qualité des assets et la conformité des flux (API, Data Sets) avec l’architecture cible. Le poste requiert une maîtrise avancée de la modélisation conceptuelle , une bonne connaissance de Collibra et une appétence pour les contextes data-driven exigeants. Responsabilités principales Concevoir des modèles conceptuels de données par contexte métier Identifier les évènements métier propres à chaque domaine fonctionnel Formaliser dans Collibra les éléments suivants : Business Terms Business Attributes Business Events Définir les KPI métiers et les documenter dans des dossiers de conception Élaborer les règles de qualité des Business Terms (validation, contrôle, fréquence) Réaliser le data lineage des assets critiques Vérifier la conformité des API et Data Sets avec l’architecture de données définie Participer à la gouvernance data de la plateforme, en lien avec les équipes IT et métier Contribuer à la rédaction des dossiers d’architecture data dans le cadre des demandes trimestrielles (quarter plan) Profil recherché Expertise en modélisation de données (CDM, LDM…) Expérience significative en définition de KPI métiers et modélisation d’indicateurs Maîtrise de Collibra pour la documentation, la gouvernance et le suivi des objets data Solide culture de la data governance : qualité, traçabilité, règles, rôles Connaissance des enjeux d’ architecture d’API et de conformité des jeux de données Capacité à structurer un data lineage fiable et documenté Bon niveau d’ anglais professionnel (documentation, échanges avec des interlocuteurs internationaux) Autonomie, rigueur documentaire, sens du dialogue avec les équipes métier et IT Environnement & livrables Modèles conceptuels de données par domaine métier Dossiers de conception des KPI Rapports d’analyse de conformité des API et Data Sets avec l’architecture data Contribution active à la data governance (comités, suivi des règles, outillage)