Basé sur 69 offres pour ce poste (Top profil, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 550€/j–675€/j, médiane 600€/j. Cette offre (700€/j) est au-dessus de la fourchette.
Une organisation nationale de référence, engagée dans une transformation vers un modèle Data Centric, définit actuellement sa stratégie Data cible.
Dans ce cadre, un programme de mise en place d’une nouvelle plateforme Data “Régime” a été lancé fin 2025 afin de répondre aux besoins de plusieurs entités métiers et directions internes.
Des POC sont en cours au T1 2026 afin de sélectionner la solution technologique cible.
L’organisation recherche une prestation en Architecture Data pour accompagner :
la définition de l’architecture cible Data,
la conception de la nouvelle plateforme,
son intégration au sein d’un écosystème existant.
Dans le cadre du choix et du déploiement de la nouvelle plateforme Data, le consultant interviendra pour définir, concevoir et accompagner la construction de l’architecture cible Data.
1. Définition de l’architecture cible Data
Concevoir l’architecture Data cible, alignée avec la stratégie Data globale et les principes Data Centric.
Définir les patterns d’intégration et les couches fonctionnelles de la future plateforme (ingestion, traitement, stockage, exposition).
2. Conception de la nouvelle plateforme Data
Concevoir l’architecture technique globale de la plateforme en intégrant l’écosystème existant (datawarehouse et environnement Big Data).
Définir la stratégie d’évolution (cloud et/ou on-premise, gouvernance, scalabilité).
Proposer une trajectoire de transition vers la nouvelle plateforme : stratégie de migration, coexistence, phasage.
3. Modélisation et harmonisation des données
Concevoir les modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossaire).
Définir les principes de modélisation selon les usages : analytique, opérationnel, data products.
4. Data Products & accompagnement métiers
Accompagner les équipes métiers dans la structuration des data products.
Garantir la cohérence des data products avec l’architecture cible et les standards d’intégration.
5. Définition des standards Data
Définir les standards d’intégration, transformation, stockage et exposition des données.
Formaliser les bonnes pratiques autour des outils d’ingestion, de qualité, d’orchestration, de catalogage et de gouvernance.
Le consultant devra justifier :
D’une expérience confirmée dans la conception et la mise en œuvre de plateformes Data modernes.
D’une expertise solide en architecture Data :
modélisation de données
intégration
scalabilité
sécurité
qualité des données
D’expériences significatives incluant :
définition d’architectures cibles
conception de modèles de données complexes
accompagnement de trajectoires de migration (environnements datawarehouse / Big Data)
mise en place de data products et d’approches orientées produit
Datawarehouse (Teradata)
SQL
ETL (DataStage)
Power BI
Hadoop (Cloudera)
Hive
Impala
Python
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