Contexte de la mission

Dans le cadre d'un programme stratégique de refonte d'une application métier critique dédiée à la surveillance et à l'exploitation d'infrastructures industrielles, vous rejoindrez une équipe DATA au sein de la Direction Numérique du client. La mission s'inscrit dans une démarche de structuration avancée des patrimoines de données, de mise en place d'une architecture Data d'entreprise et de préparation des futurs usages analytiques et d'intelligence artificielle.

Pourquoi cette mission est intéressante

Vous intervenez en tant qu'expert technique sur un programme de refonte stratégique, avec un vrai rôle de structuration de l'architecture Data et de référent technique sur les sujets de gouvernance, de qualité et de modélisation. C'est une occasion rare de concevoir une architecture Data d'entreprise complète (AWS, Data Catalog) sur un périmètre industriel exigeant, avec une forte autonomie technique et un vrai poids dans les choix d'architecture.

Vos missions

- Concevoir et faire évoluer l'architecture Data d'entreprise (Lakehouse, Data Platform, Data Mesh) du programme

- Structurer les domaines métier et modéliser les échanges entre équipes techniques et métier pour garantir un langage commun

- Concevoir et gouverner les Data Products du périmètre
Définir et faire appliquer les règles de gouvernance des données, de qualité (Data Quality) et de traçabilité (Data Lineage)

- Structurer et faire évoluer le Data Catalog et la gestion des métadonnées

- Réaliser la modélisation conceptuelle et logique des données
Contribuer à la conception de solutions techniques avancées sur AWS (architecture, choix techniques, bonnes pratiques)

- Accompagner et challenger les équipes de développement sur les sujets d'architecture et de modélisation métier

- Contribuer à la rédaction des documents de conception, d'analyse et de cadrage

- Collaborer avec les équipes métier, architecture, développement et cybersécurité

Environnement technique:

Architecture Data, AWS Glue, Amazon S3, Amazon Redshift, SQL avancé, Python, Lakehouse, Data Mesh, Data Governance, Data Quality, Data Catalog, PySpark, Apache Airflow, Terraform, API REST, Git/GitLab/GitHub Enterprise, Jenkins ou équivalent CI/CD, outils d'IA générative (Gemini, Claude, Copilot) pour l'assistance au développement et à la documentation.