Mission freelance Architecte Data

Contexte

La mission s’inscrit au sein du pôle Data d’une direction numérique et transformation d’un acteur du secteur aéroportuaire. L’objectif est de concevoir des plateformes Data modernes, robustes et évolutives pour des projets stratégiques, dans un contexte de transition vers une architecture hybride combinant cloud et infrastructure on-premise destinée à héberger des données sensibles. L’environnement existant comprend notamment des outils SAP BO, SAP BI et SAP BODS, avec une migration en cours vers Azure et Power BI.

Mission

L’Architecte Data intervient de manière transverse sur les projets Data. Il définit les architectures cibles et les trajectoires de transformation, cadre la création de socles Data par domaine métier, contribue à la gouvernance et à la sécurisation des données, et propose des solutions pour optimiser les performances des plateformes et outils de datavisualisation. Il oriente les projets vers les architectures adaptées à leurs besoins, notamment pour l’usage d’un stockage objet compatible S3 en environnement on-premise.

Principales responsabilités

• Définir l’architecture Data cible, la trajectoire de transformation et les choix entre cloud et on-premise.

• Cartographier les sources, flux, outils et la dette technique, réaliser une veille technologique et évaluer de nouvelles solutions par des POC et benchmarks.

• Concevoir des plateformes Data (Data Lake, DWH, Lakehouse, Data Mesh) et définir les patterns d’ingestion, de transformation et d’exposition des données, en batch, temps réel ou via API.

• Cadrer les projets de socles Data organisés par domaine métier et superviser la modélisation des données et les référentiels MDM.

• Optimiser les performances des plateformes et de Power BI, en tenant compte des pics de charge générés par les usages avancés.

• Concevoir des architectures performantes, évolutives et maîtrisées en coûts, et contribuer au suivi FinOps.

• Définir les normes de développement et de documentation, et mettre en place la gouvernance des données : qualité, lineage, catalogue et métadonnées.

• Garantir la sécurité des accès, le chiffrement et la gestion des secrets, ainsi que la conformité RGPD.

• Définir les principes CI/CD et Infrastructure as Code, et encadrer la supervision, l’exploitabilité et la résilience des plateformes.

• Collaborer avec des interlocuteurs multiples : maîtrise d’ouvrage, maîtrise d’œuvre, production informatique et utilisateurs.

Environnement technique

• Cloud et systèmes : Microsoft Azure, Linux, environnements on-premise, architecture hybride, stockage compatible S3

• Langages et données : SQL, Synapse, SQL Server, PostgreSQL, Python, PySpark, Spark SQL, DAX, Power Query (M), YAML, Bash

• Stockage et bases de données : ADLS Gen2, Azure Synapse Analytics, stockage NAS, SQL Server, PostgreSQL

• Traitement et orchestration : Azure Data Factory, Azure Databricks, Spark, OPCON

• Datavisualisation : Power BI Desktop, Power BI Service

• DevOps et infrastructure : Azure DevOps, Git, CI/CD, Terraform, Infrastructure as Code

• Architecture, gouvernance et conformité : Data Lake, DWH, Lakehouse, Data Mesh, MDM, FinOps, RBAC, RGPD, PRA/PCA

Livrables attendus

• Dossier d’architecture cible, roadmap de transformation et schéma directeur Data.

• Cartographie applicative et des flux, inventaire des sources et outils, rapport d’audit et de dette technique.

• Notes de veille, rapports de POC, grilles de benchmark, études build vs buy et cloud vs on-premise, recommandations et grilles de choix multicritères.

• Dossier d’architecture technique (DAT), schémas d’architecture logique et physique, catalogue de patterns d’intégration, templates de pipelines et spécifications d’API.

• MCD, MLD, MPD, dictionnaire de données et modèle de référentiel MDM.

• Dossier de dimensionnement, recommandations de performance et tableau de suivi FinOps.

• Guide des normes et checklists de conformité, politique de qualité, cartographie du lineage, catalogue de données et référentiel des métadonnées.

• Politiques de gestion des accès, des secrets et du chiffrement, classification des données, analyses d’impact RGPD (AIPD), règles de conservation et d’anonymisation.

• Stratégie de branches et de déploiement, templates de pipelines Azure DevOps, modules Terraform de référence, dossier d’exploitation, plan de supervision et PRA/PCA de la plateforme Data.

Compétences / Qualités indispensables :

Architecture Data moderne et hybride, Conception de plateformes Data et modélisation, Microsoft Azure, Azure Data Factory et Azure Databricks, Gouvernance, sécurité et conformité RGPD, DevOps, CI/CD et Terraform, Optimisation des performances et FinOps