Data Architect Entreprise - RONCHIN H/F

Sapiens est une Entreprise de Services Numériques (ESN), située à proximité de la gare Saint-Lazare, spécialisée dans les métiers de l’ingénierie informatique, structuré autour de la Digitalisation, les infrastructures et Cybersécurité du système d’information.

·       Agilité et organisation de la DSI

·       Etude & Développement

·       Infrastructure et production

·       Sécurité et Cybersécurité

Sapiens accompagne ses clients dans le développement et la transformation de leurs activités depuis 2003, en nous positionnant sur des projets à forte valeur ajoutée dans des secteurs stratégiques (Grands comptes et ETI) tels que la banque de financement et d’investissement, l’assurance, les médias, l’industrie et le luxe.

Rejoindre Sapiens, c’est intégrer une société qui valorise tes compétences, soutient ton potentiel et t’offre l’opportunité de relever de nouveaux défis au sein d’équipes dynamiques et passionnées.

Nous recherchons plusieurs profils de Data Architect Entreprise H/F pour notre client grand compte dans le secteur de du Retail.

Contexte

Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme PDP (Product Digital Platform), qui équipe les métiers autour de la centrale d'achat (Relation fournisseur, gérer les prix, les gammes et les produits, etc.).

Contrainte forte du projet dans un contexte international.

Missions

• Conception de modèles conceptuels de données par contexte métier.

• Identification des évènements métier par contexte métier.

• Définition et formalisation des Business Terms, Business Attributes et Business Event dans Collibra.

• Définition des Indicateurs Clés de Performance par contexte métier.

• Définition des règles de qualité des Business Terms.

• Analyse de la conformité des API avec la data architecture.

• Analyse de la conformité des Data Set avec la data architecture.

• Réalisation du data lineage.

• Rédaction de dossier d'architecture data répondant aux demandes business exprimées en quarter plan.

• Participation à la data governance de la plateforme.

• Recueil et structuration du besoin de transformation.

• Sélection des modèles de référence, des points de vue et des outils adaptés.

• Formalisation de l’architecture existante du domaine.

• Conception de l’architecture cible du domaine.

• Analyse des écarts entre architecture cible et existante.

• Définition des scénarios de trajectoire de l’architecture existante vers l’architecture cible en définissant des paliers (étapes) stables et cohérents.

• Résolution des impacts potentiels sur l’architecture globale du contexte.

• Présentation et validation de la trajectoire d’architecture par les parties prenantes.

• Finalisation de l’architecture du domaine en fonction des décisions des parties prenantes.

• Rédaction du dossier d’architecture de référence, en animant les différents profils nécessaires à sa rédaction.

• Capitalisation dans le Référentiel d’Architecture des artefacts nécessaires et suffisants, en particulier le dossier d’architecture.

• Animation du Référentiel d’Architecture.

• Garantie et animation des 5 drivers dans son domaine.

• Veille constante des pratiques externes.

Livrables

• Modèles conceptuels de données par contexte métier.

• Dossier de conception de KPI.

• Analyse de la conformité des API et Data Set.

• Les standards d'architecture SI mis en œuvre dans l'entreprise.

Indicateurs de performance

• Mesure de la performance globale de l'architecture du SI (agilité, satisfaction utilisateur, innovation, maintenabilité, sécurité, qualité de service, coût).

• Bénéfices des projets liés à une bonne définition d'architecture (coûts évités, re-use).

• Nombre d'exceptions aux principes d'architectures et de standards.

• Pourcentage des projets qui utilisent le Framework d'architecture de l'entreprise.

• Nombre de personnes formées au Framework d'architecture.

• Satisfaction des clients de l'IT en termes d'architecture.

Compétences techniques

• Modélisation de données - Expert (impératif).

• Modélisation de KPI - Confirmé (important).

• Collibra - Confirmé (souhaitable).

• Data governance - Confirmé (souhaitable).

Connaissances linguistiques

• Anglais professionnel (impératif).

Données complémentaires

• Nombre de jours souhaités par le chef de projet : 193 jours

• Lieu de réalisation : Terradeo Ronchin

• Déplacement à prévoir : non

• Le projet nécessite des astreintes : non

• Nombre de jours souhaitables sur site : 3 jours par semaine

1. Expert en modélisation de données (Impératif)

2. Confirmé en modélisation de KPI (Important)

3. Confirmé en Collibra (Souhaitable)

4. Confirmé en data governance (Souhaitable)

5. Anglais professionnel (Impératif)