Overview:
English Version:
This is more than a job. It’s a chance to build, grow, and make a real impact!
We are looking for a Senior Data Architect to join our Data Architecture team and help design, evolve, and deliver our modern data platform.
In this role, you will work closely with the Lead Architect, the data and AI engineering team, the system integration team, and business stakeholders to build scalable data and integrations architecture to support our business teams.
You will play a key role in connecting business systems, enabling reliable analytics, accelerating data product development, and preparing the platform for AI/ML use cases.
This is a strategic and hands-on architecture role for someone who enjoys technical design, trade-off analysis, system integration, and pragmatic solution delivery.
Responsibilities:
Architecture & Platform Design
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Design and evolve our modern data platform using technologies such as Snowflake, dbt, Python, Airflow, AWS, Fivetran, and Prometheus.
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Define end-to-end data architectures covering ingestion, integration, transformation, modelling, serving, and observability.
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Design scalable data solutions that connect multiple business systems across the software sales and management chain.
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Produce clear architecture documentation and diagrams to support decision-making and implementation.
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Conduct technical spikes and proof-of-concepts to evaluate tools, patterns, and architectural approaches.
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Contribute to data modelling, governance, security, and platform design standards.
Solution Delivery & Engineering Collaboration
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Translate business requirements into scalable, secure, and maintainable data solutions.
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Design end-to-end implementation of data solutions from discovery to production.
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Work closely with data engineers, AI engineers, and system developers to ensure architecture is practical and implementable.
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Promote pragmatic engineering practices, including code quality, version control, CI/CD, testing, and maintainability.
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Evaluate trade-offs across cost, performance, scalability, security, operational complexity, and delivery speed.
Data Strategy & AI Enablement
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Support modern data architecture patterns such as Data Mesh, data products, Lakehouse architecture, and event-driven architecture.
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Ensure the platform can support analytics, feature engineering, model training, GenAI use cases, and AI-enabled business decision-making.
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Stay up to date with trends in modern data platforms, cloud architecture, and AI-enabled ecosystems.
Qualifications:
- 6+ years of experience in Data Engineering, Data Architecture, or related roles.
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Strong hands-on experience with:
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Snowflake
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dbt
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Python
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AWS services such as S3, Lambda, IAM, Glue, etc.
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Fivetran or similar ingestion/integration tools
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Strong understanding of ETL/ELT design patterns and modern cloud data warehouse architectures.
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Experience designing scalable, secure, and maintainable cloud data platforms.
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Experience with data modelling, data integration, and serving data for BI/AI, analytics, or data products.
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Ability to create high-quality architecture diagrams and technical documentation.
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Strong analytical thinking, structured problem-solving, and communication skills.
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Ability to explain complex technical concepts to both technical and non-technical stakeholders.
Preferred Qualifications
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Experience with Data Mesh, data products, Lakehouse architecture, or event-driven architecture.
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Hands-on experience with other data platforms such as Databricks, BigQuery, Redshift, or Microsoft Fabric.
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Experience with C4 Model, TOGAF principles, or architecture governance frameworks.
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Exposure to ML/AI data pipelines, feature engineering, model lifecycle, or GenAI-enabled data products.
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Experience leading end-to-end implementation of data solutions.
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Good understanding of software engineering and DevOps best practices.
Desired Certifications
The following certifications are considered a plus:
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dbt certification, such as dbt Analytics Engineering Certification
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Snowflake certifications, such as:
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SnowPro Core
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SnowPro Advanced: Architect
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SnowPro Advanced: Data Engineer
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AWS certification, especially:
-
AWS Certified Solutions Architect – Associate
French Version
Bien plus qu’un emploi, une opportunité de construire, d’évoluer et d’avoir un réel impact !
Nous recherchons un(e) Architecte Data Senior pour rejoindre notre équipe Data Architecture et contribuer à la conception, à l’évolution et à la mise en œuvre de notre plateforme de données moderne.
Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec le/la Lead Architect, les équipes Data & AI Engineering, les équipes d’intégration des systèmes ainsi que les parties prenantes métiers afin de concevoir des architectures de données et d’intégration évolutives au service des besoins de l’entreprise.
Vous jouerez un rôle clé dans l’interconnexion des systèmes métiers, la mise à disposition de données fiables pour l’analyse, l’accélération du développement de produits de données et la préparation de la plateforme aux cas d’usage liés à l’intelligence artificielle et au machine learning.
Ce poste combine vision stratégique et expertise opérationnelle. Il s’adresse à une personne appréciant la conception technique, l’analyse des compromis architecturaux, l’intégration de systèmes et la mise en œuvre pragmatique de solutions.
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Concevoir et faire évoluer notre plateforme de données moderne en s’appuyant sur des technologies telles que Snowflake, dbt, Python, Airflow, AWS, Fivetran et Prometheus ;
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Définir des architectures de données de bout en bout couvrant l’ingestion, l’intégration, la transformation, la modélisation, la diffusion et l’observabilité des données ;
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Concevoir des solutions de données évolutives permettant de connecter les différents systèmes métiers tout au long de la chaîne de vente et de gestion des logiciels ;
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Produire une documentation d’architecture claire ainsi que des schémas facilitant la prise de décision et la mise en œuvre ;
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Réaliser des études techniques et des preuves de concept afin d’évaluer des outils, des modèles et des approches architecturales ;
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Contribuer aux standards de modélisation des données, de gouvernance, de sécurité et de conception de la plateforme.
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Traduire les besoins métiers en solutions de données évolutives, sécurisées et maintenables ;
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Concevoir et accompagner la mise en œuvre de solutions de données de bout en bout, de la phase d’analyse jusqu’à la mise en production ;
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Collaborer étroitement avec les Data Engineers, les ingénieur(e)s IA et les développeur(euse)s afin de garantir la faisabilité et la pertinence des architectures proposées ;
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Promouvoir les bonnes pratiques d’ingénierie, notamment en matière de qualité de code, gestion de versions, CI/CD, tests et maintenabilité ;
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Évaluer les compromis entre coûts, performances, évolutivité, sécurité, complexité opérationnelle et rapidité de livraison.
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Contribuer à la mise en œuvre d’architectures modernes telles que le Data Mesh, les produits de données, les architectures Lakehouse et les architectures événementielles (event-driven) ;
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Veiller à ce que la plateforme puisse répondre aux besoins d’analytique, de feature engineering, d’entraînement de modèles, de cas d’usage GenAI et de prise de décision assistée par l’IA ;
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Assurer une veille technologique continue sur les plateformes de données modernes, les architectures cloud et les écosystèmes orientés IA.
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Minimum 6 ans d’expérience en Data Engineering, Data Architecture ou dans un rôle similaire ;
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Expérience pratique confirmée sur :
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Snowflake ;
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dbt ;
-
Python ;
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Les services AWS (S3, Lambda, IAM, Glue, etc.) ;
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Fivetran ou des outils équivalents d’ingestion et d’intégration de données ;
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Solide maîtrise des architectures ETL/ELT et des entrepôts de données cloud modernes ;
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Expérience dans la conception de plateformes de données cloud évolutives, sécurisées et maintenables ;
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Expérience en modélisation de données, intégration de données et mise à disposition de données pour la BI, l’IA, l’analytique ou les produits de données ;
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Capacité à produire une documentation technique et des schémas d’architecture de haute qualité ;
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Excellentes capacités d’analyse, de résolution de problèmes et de communication ;
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Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes auprès d’interlocuteur(trice)s techniques et non techniques.
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Expérience avec le Data Mesh, les produits de données, les architectures Lakehouse ou les architectures événementielles ;
-
Expérience pratique d’autres plateformes de données telles que Databricks, BigQuery, Redshift ou Microsoft Fabric ;
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Connaissance du modèle C4, des principes TOGAF ou de cadres de gouvernance d’architecture ;
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Expérience des pipelines de données pour le machine learning et l’intelligence artificielle, du feature engineering, du cycle de vie des modèles ou des produits de données intégrant la GenAI ;
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Expérience dans la conduite de projets de données de bout en bout ;
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Bonne compréhension des principes de génie logiciel et des bonnes pratiques DevOps.
Les certifications suivantes constituent un atout :
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Certification dbt, notamment :
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dbt Analytics Engineering Certification ;
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Certifications Snowflake, notamment :
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SnowPro Core ;
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SnowPro Advanced: Architect ;
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SnowPro Advanced: Data Engineer ;
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Certification AWS, en particulier :
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AWS Certified Solutions Architect – Associate.
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Company Overview:
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