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Contexte de la mission : Dans le cadre de la transformation et de l’urbanisation du système d’information Data, nous recherchons un Architecte Data chargé d’intervenir sur les différents volets liés à l’architecture de données. Le consultant sera garant de la cohérence, de la circulation et de la valorisation de la donnée au sein d’un écosystème applicatif complexe et historiquement siloté. Il contribuera à assurer l’interopérabilité, la qualité et l’accessibilité des données pour les usages métiers et opérationnels. Objectifs principaux de la mission : Définir et piloter la trajectoire d’urbanisation du SI Data afin d’évoluer vers une architecture orientée données et services (API, hub de données, événements, etc.) Garantir la cohérence technique et fonctionnelle des échanges de données entre les différentes applications Définir les standards et méthodes permettant de rendre les données accessibles, fiables et interopérables pour les usages métiers (BI, reporting, temps réel, maintenance prédictive, pilotage opérationnel…) Activités et responsabilités : Architecture & Modélisation Réaliser et maintenir la cartographie des données et des flux inter-applicatifs Définir les modèles de données conceptuels et logiques Gouverner les objets métier de référence et leurs interactions entre systèmes Définir les modalités d’échanges : fréquence, volumétrie, performances, dépendances et règles de gestion Participer à l’intégration et à la mise en œuvre des standards d’échange et d’interopérabilité Assurer une veille technologique et méthodologique autour des standards Data Conception des échanges & interopérabilité Concevoir les contrats d’interfaces et mécanismes d’échange entre applications : API REST / SOAP Webservices ETL Bus de messages / ESB Collaborer avec les équipes d’architecture et de développement sur les solutions d’intégration Valider le dimensionnement et les performances des flux de données, notamment dans les contextes temps réel et critiques Gouvernance, qualité & conformité des données Participer à la définition des référentiels de données et des stratégies MDM (Master Data Management) Contribuer à la mise en œuvre de la stratégie de qualité des données : règles de gestion contrôles automatisés dédoublonnage validation des formats supervision et monitoring Accompagner les métiers dans l’identification et la correction des anomalies de données Garantir la conformité des architectures Data aux exigences de sécurité et de protection des données (RGPD, NIS2, bonnes pratiques SSI) Pilotage & accompagnement projets Intervenir en tant qu’expert Data sur les projets d’évolution du SI Participer aux phases de cadrage et de conception Rédiger les dossiers d’architecture technique et les livrables associés Veiller à la cohérence globale du SI avec les orientations d’architecture d’entreprise

Missions principalesSupport & Run Analyser et résoudre des incidents complexes Traiter les demandes de services et tickets (ServiceNow) Identifier et suivre les incidents récurrents Assurer un rôle de point d’entrée utilisateur Collaboration & amélioration continue Travailler avec les équipes produit pour : diagnostiquer les incidents définir des plans de remédiation prévenir les récurrences Contribuer à l' amélioration continue des plateformes Automatisation & optimisation Automatiser les demandes récurrentes Développer des scripts et outils internes Participer aux pratiques SRE / Perf4Ops Documentation & capitalisation Rédiger des procédures et documentations Capitaliser les solutions mises en place Partager les bonnes pratiques 📦 Livrables attendus Suivi des demandes via ServiceNow Documentation technique & procédures Scripts / automatisations des tâches récurrentes Contribution aux plans d’amélioration 🧠 Compétences techniques✅ Impératif – Confirmé Échanges : API, Kafka, ESB Observabilité & Monitoring : Datadog, Prometheus, Grafana PagerDuty (alerting) ✅ Important – Confirmé Cloud & développement : GCP Python, Go Automatisation & IaC : Terraform, Ansible Kubernetes (K8s), Helm 🌐 Langues Anglais professionnel : impératif

Contexte : Dans le cadre de la structuration et de la gouvernance des données au sein d’un système d’information complexe et fortement interconnecté, nous recherchons un Data Steward. Le Data Steward joue un rôle clé dans la qualité, la fiabilité et la bonne utilisation des données au sein de l’organisation. Il agit en interface entre les équipes métiers, les équipes IT et les data owners afin de garantir la cohérence, la traçabilité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie. Missions principales :Gouvernance et qualité des données Définir, formaliser et maintenir les règles de gestion des données Mettre en place et suivre les indicateurs de qualité (complétude, unicité, cohérence, fraîcheur) Identifier, analyser et corriger les anomalies de données Participer à la mise en place de processus de Master Data Management (MDM) Assurer le suivi des référentiels de données et des données de référence Modélisation et référentiels Contribuer à la définition des modèles de données conceptuels et logiques Participer à la structuration des dictionnaires de données et catalogues Garantir l’uniformisation des définitions entre les systèmes Collaborer avec les Data Architects et Data Owners sur la définition des objets métier Qualité et exploitation des flux de données Suivre les flux de données issus des systèmes sources (API, ETL, ESB, streaming) Contrôler la qualité des données injectées dans les plateformes analytiques Participer à la mise en place de contrôles automatisés (data quality checks, profiling, dédoublonnage) Contribuer au monitoring des flux et à la détection d’anomalies Support aux métiers Accompagner les utilisateurs métiers dans la compréhension et l’usage des données Garantir la bonne utilisation des référentiels dans les outils opérationnels et décisionnels Participer à la diffusion d’une culture data au sein des équipes Environnement technique :Data & Intégration API REST / SOAP ETL (type Azure Data Factory ou équivalent) ESB / Message Broker (Kafka ou équivalent) Bases de données relationnelles (PostgreSQL, SQL Server, MySQL) Bases NoSQL (MongoDB) Cloud & Data Platform Environnements Cloud (Azure principalement, éventuellement AWS ou GCP) Data Warehouse / Data Lake Solutions de gouvernance et catalogage de données BI & exploitation Outils de visualisation (Power BI, équivalent) SQL avancé pour analyse et contrôle qualité Outils de monitoring des flux et de data quality