Le poste Architecte Data Plateforme AWS / Snowflake (H/F)
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Teksystems recherche pour l’un de ses clients grands comptes un Architecte Data AWS / Snowflake (H/F) pour construire, structurer et sécuriser la plateforme data du client basée sur Snowflake et AWS, et accompagner les équipes pour garantir une plateforme performante, scalable et prête à accueillir des fonctionnalités IA.
Ce rôle est structurant, durable, et s’inscrit au cœur de la transformation data.
Vos missions :
1. Définir et faire évoluer l’architecture de la plateforme
Architecture cible Snowflake/AWS
Patterns d’ingestion (batch, CDC, near real-time)
Modélisation (Data Vault, modèles analytiques)
Exposition (BI, APIs, data apps)
2. Industrialiser le delivery data
Standards CI/CD (dbt, ingestion, artefacts ML)
Automatisation des déploiements
Intégration Git / pipelines / qualité
Réduction du time-to-market
3. Mettre en place une observabilité complète
Suivi fraîcheur, volumétrie, succès/échec des pipelines
Tests & qualité de données
Performance Snowflake (temps, coûts, consommation)
Dashboards RUN, alertes, SLAs
4. Sécuriser la plateforme
RBAC, rôles Snowflake, data masking, row-level security
RGPD, auditabilité, traçabilité
Catalogage, lineage, ownership
5. Accompagner les équipes
Support aux devs, pair programming, arbitrages techniques
Challenge des choix existants
Coordination avec infra / cloud / sécurité
6. Préparer et soutenir le RUN
Normes de reprise, diagnostic, alerting
Réduction de la dette technique
Support N2/N3
Conception orientée exploitabilité
Profil recherché
Compétences obligatoires :
Expertise Snowflake — performance, optimisation des coûts, sécurité (RBAC, masking, RLS)
Architecture AWS — S3, IAM, Glue, Lambda, Step Functions, VPC, KMS
dbt Core — modélisation, tests, documentation, CI/CD
Orchestration — Airflow ou équivalent (Dagster, Prefect, Step Functions)
Ingestion / CDC — batch, streaming, change data capture
CI/CD & qualité — Git, pipelines automatisés, tests data, bonnes pratiques d’ingénierie
Observabilité data & cloud — monitoring, alerting, qualité, fraîcheur, coûts
Connaissance MLOps — intégration de modèles, préparation des données, déploiement (sans être data scientist)
Expérience en IA / LLM / GenAI — capacité à intégrer une IA dans l’application, préparer les données, collaborer avec les équipes produit et data science, comprendre les contraintes de performance, sécurité et gouvernance liées à l’IA.
Environnement de travail
Profil recherché :
Très senior, autonome, capable de challenger
À l’aise dans les environnements complexes
Orienté delivery, pas “architecte PowerPoint”
Capable d’arbitrer, sécuriser et structurer la roadmap
Forte posture terrain / hands‑
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