Data Architect

Data Architect Concevez une architecture data durable : cartographiez les flux, structurez la gouvernance et guidez une trajectoire qui transforme les données en valeur métier. Postuler Challenge | Cadrage et alignement Animer les ateliers avec les business analysts et l'équipe du programme. S'appuyer sur les capacités métier et les processus identifiés par les business analysts et les architectes d'entreprise, et en dériver les objets de données qui les portent. Formuler les principes d'architecture des données applicables au programme et les aligner sur les principes directeurs d'entreprise Analyse de l'existant (AS-IS) Inventorier les sources de données du pouvoir organisateur : applications, référentiels, bases, fichiers, échanges avec les administrations et les établissements. Cartographier les flux actuels : producteurs, consommateurs, fréquences, mécanismes d'échange, dépendances. Identifier les points de douleur : silos, redondances, ressaisies, latence, défauts de qualité, zones sans propriétaire. Modélisation du domaine Établir le modèle conceptuel puis logique des objets métier structurants Identifier les données de référence, désigner les systèmes maîtres et clarifier les règles de propriété de la donnée. Produire le dictionnaire de données du domaine et les règles de qualité associées. Construction de l'architecture cible Instruire les paradigmes envisageables (hub de données, lakehouse, approche fédérée de type mesh, virtualisation) et les comparer au regard du contexte, des contraintes et des moyens disponibles. Confronter ces options aux architectes d'entreprise, aux architectes de solution et au centre de compétences data interne : la cible n'est pas arrêtée a priori et doit résulter de ce travail collectif. Établir les règles d'usage des patterns d'échange et d'exposition (API, événementiel, réplication, virtualisation, alimentation analytique) : quel pattern pour quelle classe de besoin et à quelles conditions. Le choix des composants et leur mise en œuvre par application relèvent des architectes de solution. Positionner l'architecture cible vis-à-vis des socles et services mutualisés et de la stratégie data de l'entreprise. Traduire les contraintes de sécurité, de protection des données à caractère personnel, de souveraineté et de sobriété numérique en règles d'architecture opposables. S'assurer que l'architecture retenue ne ferme pas les usages analytiques et d'IA (qualité, traçabilité, accessibilité des données), sans préempter les cas d'usage. Gouvernance des données — prérequis Définir les fondations minimales de gouvernance nécessaires à l'adoption de l'architecture : rôles (propriétaire, intendant de la donnée), instances, processus de décision. Spécifier le référentiel de métadonnées et le catalogue documenté attendus, ainsi que la maîtrise des droits d'accès. Décrire la mise en œuvre concrète du principe du « only once » sur le périmètre WBE. Trajectoire et transfert Découper la cible en lots cohérents et définir les architectures data de transition intermédiaire. Prioriser la feuille de route selon la valeur métier et le risque, en cohérence avec le calendrier du programme. Assurer le transfert de connaissances vers les équipes internes, de manière à ce que les livrables restent exploitables après la fin de la mission. Un appui expert ponctuel aux équipes reste possible pendant la durée de la mission. Casting | Animation d'ateliers et décisions d'architecture — 5 ans minimum Cartographie des données et analyse des écarts — 10 ans minimum Données de référence et qualité — MDM, SoR, dictionnaire et catalogue — 5 ans minimum Frameworks d'architecture — TOGAF, ArchiMate, DAMA-DMBOK ou équivalents — 5 ans minimum Gouvernance des données — rôles, cycle de vie, accès, RGPD, « only once » — 10 ans minimum Modélisation conceptuelle, logique et dimensionnelle — Merise, UML, ArchiMate — 10 ans minimum Outils de modélisation, cartographie et catalogage — 5 ans minimum Architectures de données — hub, lakehouse, data mesh, data fabric, virtualisation ; comparaison et arbitrage — 10 ans minimum Échange et exposition — API, événementiel, réplication, virtualisation, analytique ; patterns et règles d'usage — 5 ans minimum Sécurité et souveraineté des données — contraintes traduites en règles d'architecture — 5 ans minimum Pratique professionnelle de l'Anglias Natif en Français Practice AI & Data Analytics - AIDA Location Bruxelles Statut à distance Hybride Type de contrat Temps plein Niveau d'emploi Professionnels À propos de Mielabelo Mielabelo est un cabinet de conseil unique qui jette un pont solide entre la vision stratégique et la réalité du terrain. Notre force d'action rapide et pragmatique injecte une expertise ciblée là où elle produit son impact maximal. Nous prônons une philosophie humaine et sur-mesure, portée par des consultants à l'écoute de votre culture d'entreprise. Nous allions des méthodes rigoureuses à une agilité moderne, indispensables pour naviguer dans un monde en constante évolution. Notre engagement total se centre sur des résultats partagés, car la réussite technique ne vaut rien sans une confiance mutuelle durable. Fondée en 2009 Collègues 30 Chiffre d'affaires 4M€ (function() { // 1. Injection immédiate d'un style CSS d'autorité absolue par injection brute const style = document.createElement('style'); style.innerHTML = ` [data-workplace-model], [data-workplace-model-label], [data-remote-status], .job-workplace-model, .job-list-item__tags span:nth-child(3), main #jobs-list-block .loop-item-tags span:nth-child(2) { display: none !important; visibility: hidden !important; opacity: 0 !important; width: 0 !important; height: 0 !important; padding: 0 !important; margin: 0 !important; } `; document.head.appendChild(style); // 2. Fonction de nettoyage par détection de texte function forceHideRemote() { // Recherche de TOUS les spans et div du site const allElements = document.querySelectorAll('.job-list-item__tags span, .loop-item-tags span, .job-header__meta-item, span, div'); allElements.forEach(el => { if (el.textContent) { const text = el.textContent.trim().toLowerCase(); // Si l'élément contient exactement ou inclut le mot clé lié au mode de travail if (text === 'hybride' || text === 'hybrid' || text === 'à distance' || text === 'remote') { // Masquage radical de l'élément complet et de ses parents si nécessaire el.style.setProperty('display', 'none', 'important'); el.remove(); } } }); } // Execution en boucle (toutes les 100ms) pour contrer le rafraîchissement asynchrone de Teamtailor setInterval(forceHideRemote, 100); })();