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Data Architect

Découvrez en détail les missions, compétences requises

et opportunités d’évolution

Description de la fonction

Le Data Architect définit la vision technique globale de l’écosystème de données. Il choisit les technologies (Cloud, SQL, NoSQL), définit les standards de modélisation et s’assure que les différents systèmes de l’entreprise (CRM, ERP, Site Web) peuvent se parler de manière cohérente. Son rôle est d’aligner l’infrastructure technique avec les besoins futurs de l’entreprise sur 3 à 5 ans, tout en garantissant la sécurité et la gouvernance. Au quotidien, le Data Architect collecte, structure et analyse les données pour produire des insights actionnables à destination des équipes métier. Il contribue à la gouvernance des données et accompagne la montée en maturité data de l’organisation.

Exemples d'objectifs attendus

  • Design de l’Architecture : Concevoir le schéma global des données (Master Data Management) pour éviter les silos entre les départements.
  • Sélection Technologique : Arbitrer entre les solutions de stockage (ex: faut-il un Data Lake, un Data Warehouse ou un Data Lakehouse ?) et les outils de traitement.
  • Gouvernance et Sécurité : Définir qui a accès à quoi et comment les données sensibles sont protégées/anonymisées (RGPD).
  • Standardisation : Établir les règles de nommage et de structure pour que toutes les équipes travaillent sur la même base sémantique.

Compétences nécessaires

Hard skills:
  • Modélisation de données (UML, Merise, Dimensional Modeling)
  • expertise Cloud (AWS, Azure, GCP)
  • maîtrise des bases de données SQL/NoSQL
  • architectures Microservices et APIs.
  • Maîtrise de Python et/ou SQL pour l’analyse et la modélisation
  • Connaissance des plateformes cloud data (AWS, GCP, Azure)
  • Outils de visualisation (Tableau, Power BI, Looker)
  • Pratique des outils MLOps et de versionnement (Git, dbt, Airflow)
Soft skills:
  • Hauteur de vue
  • capacité de conviction (auprès du CTO/DSI)
  • vision systémique
  • esprit de synthèse.
  • Sens de l’organisation et rigueur dans la gestion des priorités
  • Autonomie et capacité à travailler en mode projet

Évolution professionnelle

D’où vient-on ? (Accès au poste)

  • Senior Data Engineer : Ayant acquis une vision transverse au-delà de la simple exécution de pipelines.
  • Administrateur de Bases de Données (DBA) Senior : Expert en performance et structuration de données à grande échelle.
  • Architecte Logiciel : S’étant spécialisé sur la couche “persistance” et “flux de données”.

Vers quoi évoluer ? (Après le poste)

  • Direction : Chief Data Officer (CDO) ou Directeur Technique (CTO).
  • Expertise : Enterprise Architect (vision globale incluant l’IT, la data et les processus métiers).
  • Conseil : Consultant en stratégie Data.
  • La différence avec le Data Engineer ?
  • Le Data Architect décide de la stratégie et de la structure (le “quoi” et le “où”), tandis que le Data Engineer s’occupe de la mise en œuvre et du mouvement (le “comment”).

Rémunération

City Expérience Salaire minimum Salaire maximum
Hors Paris Confirmé (2-5 ans) 58 000 € 72 000 €
Hors Paris Senior (5-10 ans) 72 000 € 90 000 €
Hors Paris Expert/Director (10+ ans) 90 000 € 120 000 €
Paris Confirmé (2-5 ans) 65 000 € 80 000 €
Paris Senior (5-10 ans) 80 000 € 100 000 €
Paris Expert/Director (10+ ans) 100 000 € 140 000 €
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