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Onyx-Conseil recherche un Data Architect Principal / Modélisateur de données pour concevoir et faire évoluer le modèle de données de notre UDP. Vous travaillerez avec des équipes pluridisciplinaires afin d’assurer la cohérence entre les modèles logiques et physiques et la gouvernance des données.
Vous accompagnerez les équipes Data Product dans la conception des modèles et coordonnerez l’intégration avec le hub Teradata mLDM, tout en garantissant la qualité et l’alignement sur les objectifs
Localisation : Lyon (2 jours de télétravail par semaine)
TJM max : 560 €
Démarrage : ASAP
Durée : Jusqu'au 31/12/2026
Nous recherchons un Data Architect Principal / Modélisateur de données pour rejoindre nos équipes et jouer un rôle clé dans le développement et la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour notre plateforme de données unifiée (UDP).
Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires pour garantir que les modèles de données sont optimisés, précis et alignés sur les objectifs stratégiques d'une organisation orientée data-driven.
Évolution du modèle de données : Soutenir l'évolution du modèle de données du groupe (VGDM) pour l'UDP, en couvrant l’ensemble du cycle de vie du modèle, les périmètres fonctionnels et le backlog de développement global.
Normes & Méthodologie : Établir les directives, processus et méthodes de travail (gestion des changements, best practices, modèles de référence \"golden examples\" et composants réutilisables) pour les équipes dédiées.
Accompagnement Produit : Guider les équipes Data Product dans la conception et le développement des modèles logiques et physiques (LDM/PDM).
Mapping & Intégration : Assurer la mise en correspondance rapide entre les concepts métier/sources et la structure basée sur le modèle mLDM de Teradata pour accélérer les livraisons ciblées.
Gouvernance & Qualité : Appliquer des contrôles qualité rigoureux (co-création) sur les modifications apportées aux modèles tout en garantissant la cohérence globale avec le glossaire métier et les règles de gouvernance.
Suivi d'impact : Mesurer l'adoption et l'impact opérationnel du modèle de données.