Mission freelance Architecte Data Azure / Databricks / Snowflake — Part-time puis Full-time
Puteaux (92)
CONCRETIO SERVICES
Le poste Architecte Data Azure / Databricks / Snowflake — Part-time puis Full-time
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Architecte Data Azure senior (10 ans+) recruté en mission de transformation — plateforme Databricks/Snowflake à recadrer architecturalement, équipe interne à coacher, stratégie data à 3 ans à définir. Il challenge diplomatiquement la direction technique actuelle, conçoit l'architecture cible, industrialise les pipelines en Terraform/Azure DevOps, gouverne la plateforme via Unity Catalog, et transfère les compétences sans créer de dépendance.
MISSIONS PRINCIPALES
Audit & Recadrage Diplomatique de l'Architecture Existante
Analyser l'architecture data actuelle : identifier les problèmes structurels, les anti-patterns, les risques opérationnels
Formuler les recommandations de façon constructive
Convaincre le management et les équipes de changer de direction : argumentation technique, démonstration par les risques, roadmap de transition réaliste
Conduire des revues d'architecture régulières pour maintenir la cohérence dans la durée
Définition de l'Architecture Cible
Concevoir l'architecture data cible : zones medallion (raw/processed/curated), formats (Delta Lake / Snowflake selon les cas d'usage), partitionnement, clés de distribution
Définir les patterns d'intégration entre Databricks et Snowflake pour éviter les silos
Produire le DAT complet, défendable en comité de direction
Définir la stratégie de gouvernance : Unity Catalog, RBAC, RLS, Data Lineage, catalogue de données
Industrialisation des Pipelines & DataOps
Concevoir et implémenter les pipelines ETL/ELT sur Databricks et Snowflake (Snowpipe, Streams & Tasks)
Mettre en place les pipelines CI/CD Azure DevOps (YAML) avec Terraform pour l'infrastructure as code
Tests automatisés data : qualité, contrats, régression — culture DataOps production réelle
Structurer les environnements dev/staging/prod avec isolation et promotion contrôlée
Sécurité & Conformité
IAM Azure, RBAC Unity Catalog, RLS Snowflake, Key Vault
Conformité RGPD : pseudonymisation, chiffrement, audit trail, droit à l'oubli
Coaching & Transfert de Compétences
Revues de code, revues d'architecture, sessions de formation sur les patterns et standards
Documentation des décisions (ADR) et bonnes pratiques pour assurer la continuité sans dépendance
Montée en compétences sur Unity Catalog, Delta Live Tables, optimisation Snowflake, Terraform
Stratégie Data à 3 ans
Roadmap data : quick wins, transformations structurelles, jalons, dépendances
Veille technologique : évolutions Databricks/Snowflake/Azure, data mesh, data fabric
Cadrage des POCs nécessaires avant l'implémentation à grande échelle
Profil recherché
PROFIL RECHERCHÉ
10 à 15 ans, dont 5 ans en architecture data et 3 ans sur plateformes Azure/Databricks/Snowflake en production réelle — pas de sandbox, pas de POC uniquement
Expérience en mission de conseil ou de transformation : l'influence sans autorité hiérarchique s'apprend dans ce contexte
Expérience de coaching ou mentoring d'équipes data : transfert sans créer de dépendance
SOFT SKILLS CLÉS
Diplomatie et influence (critère n°1) : convainc un client de changer de direction par la démonstration et la confiance, pas par l'autorité
Pédagogie : valorise l'existant avant de proposer des changements
Humilité technique : écoute le contexte avant de prescrire
Présentation et communication : à l'aise en comité de direction, en revue d'architecture, en présentation de roadmap
Patience
COMPÉTENCES REQUISES
Databricks — Must Have (++) :
Delta Lake : optimisation, Z-ordering, vacuum, Data Skipping, liquid clustering
Unity Catalog : mise en place en production, RBAC, Data Lineage
Delta Live Tables, MLflow apprécié
Intégration ADF / Azure DevOps / Terraform
Snowflake — Must Have (++) :
Administration réelle : virtual warehouses, sizing, Snowpipe, Streams & Tasks
Sécurité : RBAC, RLS, masking policies, encryption
Tuning performance : clustering keys, materialized views, query profiling
ACCOUNT_USAGE monitoring, optimisation des coûts
Azure Data & IaC — Must Have (++) :
Azure Data Factory / Synapse, Event Hub / Service Bus, Azure Monitor, Key Vault
Terraform — modules, state management, multi-comptes : critère central
Azure DevOps YAML pipelines : CI/CD data, tests automatisés, promotion d'environnements
DataOps & Code — Must Have :
PySpark / Python / SQL avancé — écrire, auditer et optimiser du code data
Tests automatisés data : Great Expectations, dbt tests ou équivalent
Medallion architecture, lakehouse patterns, data mesh concepts
Nice-to-have :
MLflow, Azure ML
RPA : connaissance fonctionnelle (Power Automate, UiPath)
dbt, data contracts
Environnement de travail
CONTEXTE & OBJECTIF DU POSTE
Le client est un établissement opérant une plateforme data Azure en cours de construction sur Databricks et Snowflake.
Trois enjeux simultanés :
Recadrer diplomatiquement la direction technique actuelle — identifier les problèmes, les formuler de façon constructive, convaincre de changer de cap sans détruire la relation
Concevoir et industrialiser une plateforme data robuste — architecture cible, pipelines ETL/ELT, CI/CD, IaC, gouvernance, RGPD
Coacher et faire monter en compétences l'équipe data interne — transfert de connaissance, standards, patterns, sans créer de dépendance
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