Lead Data Architect – Refactoring Data Platform (IT) / Freelance > Paris > Joboolo FR :

Dans un contexte de transformation stratégique post-acquisition, notre client souhaite refondre en profondeur son architecture data afin d’unifier deux écosystèmes distincts :

• Une plateforme orientée AI / data temps réel




• Un système historique structuré de type ERP / media planning

L’objectif est de construire une architecture cible robuste, scalable et “AI-ready”, capable de supporter des cas d’usage avancés tout en garantissant la cohérence des données métiers.

Nous recherchons un Lead Data Architect pour une mission courte et à fort impact, avec une responsabilité clé :

poser les fondations de la future plateforme data du groupe.

• Réaliser un audit rapide des architectures existantes (data models, flux, dépendances)




• Identifier les limites actuelles :
  
  silos, incohérences, dette technique, performance




• Définir une architecture data cible (data platform / lakehouse / data products)




• Concevoir un modèle de données unifié (canonical data model)




• Proposer une stratégie de convergence entre :
  
  

  
  

  • données temps réel (event-driven)

  
  

  • données structurées (ERP / finance / planning)




• Définir les principes d’architecture :
  
  

  
  

  • découplage

  
  

  • scalabilité

  
  

  • gouvernance

  
  

  • sécurité




• Structurer les premiers data products par domaine métier




• Cadrer les choix technologiques (cloud, stockage, orchestration, streaming)




• Accompagner les équipes techniques dans la mise en mouvement (kickoff, guidelines)




• Produire une documentation claire à destination du CTO et des équipes

Compétences techniques :

• Expertise en architecture data moderne (Data Platform, Lakehouse, Data Mesh)




• Très bonne maîtrise des environnements cloud (Azure, AWS ou GCP)




• Expérience en modélisation de données complexes (canonical model, data products)




• Bonne connaissance des architectures event-driven (Kafka ou équivalent)




• Expérience sur des environnements mixtes :
  
  

  
  

  • data temps réel

  
  

  • systèmes legacy / ERP




• Connaissance des problématiques liées à l’AI / ML (feature store, data readiness)

Compétences fonctionnelles :

• Capacité à intervenir en contexte complexe (multi-systèmes, post-M&A)




• Vision produit de la donnée (data as a product)




• Excellente capacité de synthèse et de communication (niveau CTO / COMEX)




• Forte autonomie et capacité à délivrer rapidement