Data Architect

ACENSI; Brussel Hoofdstad; On-site; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Job summary

ACENSI recherche plusieurs Data Architect pour l’un de ses clients dans le secteur de l’énergie, basé à Bruxelles. Vous traduirez les besoins métiers en architectures de données robustes et évolutives, avec une forte expertise en SQL, Python (Pandas) et modélisation Kimball.

Vous travaillerez sur les pipelines et l’intégrité des données en collaboration avec les équipes d’ingénierie, favorisant l’interopérabilité des sources et la gouvernance des données.

Qualifications

• Maitrise des API et SQL; manipulation de sources semi structurées (JSON, XML).
• Expérience significative en modélisation dimensionnelle (Kimball).
• Conception et révision d’ERD; architectures Bronze-Silver-Gold.
• Capacité à transformer des user stories en fonctionnalités data.
• Utilisation d’outils de gouvernance et d’orchestration (Airflow).

Responsibilities

• Analyser les demandes du business et proposer une méthodologie de planification agile.
• Concevoir et maintenir des ERD et des modèles de données robustes.
• Garantir l’intégrité et la performance des modèles de données et les optimiser.
• Conseiller sur la robustesse et l’implémentation des schémas et l’interopérabilité des données.
• Utiliser et orchestrer les pipelines de données avec les outils cités (Airflow, SAP HANA).

Skills

SQL

Python (Pandas)

API usage

JSON/XML

ERD design

Kimball dimensional modeling

Bronze-Silver-Gold architecture

Data governance/interoperability

GitLab

Jira

Enterprise Architect

StarUML

Airflow

SAP HANA

Tools

GitLab

Jira

Enterprise Architect

StarUML

Airflow

SAP HANA

Job description

ACENSI est à la recherche de plusieurs Data Architect pour l'un de ses clients dans le secteur de l'énergie basé à Bruxelles :

Activités et principes de planification et d'analyse

• Peut analyser une demande du business et la traduire en une méthodologie et une philosophie de planification agile.
• Expérience dans la conception d’Entity-Relationship Diagrams (ERD) et la contribution aux ERD.
• Elaboration et proposition d’une solution techniquement durable et facile à maintenir, en pesant le pour et le contre et en analysant l'impact potentiel.
• Peut convertir des récits utilisateurs (user stories) en fonctionnalités qui y répondent.

Activités et principes de développement

• Contrôle et gestion de la qualité de l'intégrité d'un modèle de données.
• Capacité d’identifier, d’analyser et de résoudre/d’optimiser les problèmes de performance (performance tuning).
• Peut fournir des conseils/une expertise en ce qui concerne la robustesse, l'exactitude d'un modèle de données et sa mise en œuvre.
• Connaissance des modèles et des approches appropriés en matière de pipeline de données et capacité à les appliquer de manière ciblée.

Langages de codage, protocoles standard et technologies

• Compétences en matière d’utilisation et de gestion des API.
• Une expérience approfondie de SQL est primordiale.
• Manipulation et traitement de sources de données semi structurées (JSON, XML, etc.).
• Peut aisément utiliser Python pour diverses manipulations de données. La connaissance du logiciel Pandas est un plus.

Disciplines liées aux données

Applications opérationnelles

Méthodes d'organisation des données

• Connaissance de l'approche Kimball :
• maîtrise des techniques de modélisation dimensionnelle de Kimball pour l'entreposage de données.
• peut traduire une demande en dimensions et faits robustes et (ré)utilisables.
• expertise dans la conception de structures de schémas en étoile ou en flocon de neige pour une analyse efficace des données.
• Compétence en matière d’architecture en médaillon pour l'organisation des données :
• expertise dans la compréhension et l’implémentation de l'architecture Bronze-Silver-Gold pour une organisation efficace des données.
• compétences en matière de création de cadres permettant l'interopérabilité, l’échange des données et la gouvernance entre diverses sources de données.
• Expérience de l'utilisation de GitLab ou d'un outil équivalent
• Expérience de l'utilisation de Jira ou d'un outil équivalent
• Expérience avec Enterprise Architect, StarUML ou un outil équivalent
• Expérience de l'utilisation d'Airflow ou d'un outil équivalent pour l'orchestration des données
• Expérience de l'utilisation de SAP HANA ou d'un outil équivalent

Maîtrise parfaite d’une des 2 langues officielles (FR, NL) et bonne connaissance de la seconde (niveau B2).