ARCHITECTE DATA / RÉFÉRENT TECHNIQUE

SKOTT GROUP; Toulouse; On-site; EUR 90,000 - 140,000; Full time

Job summary

SKOTT GROUP recherche un référent technique pour les plateformes data d’un grand groupe industriel européen, basé à Toulouse. Vous serez à la croisée de l’expertise, du leadership et de la stratégie, responsable de définir les standards et d’accompagner les équipes pour industrialiser les solutions.

Vous piloterez les architectures batch et streaming (Spark, Kafka, Airflow), encadrerez les ingénieurs et collaborerez avec Data Governance et RGPD afin d’assurer souveraineté et sécurité.

Qualifications

• Expérience significative en data engineering avec rôle de lead technique.

Responsibilities

• Définir et faire vivre les standards d’architecture data et IA.
• Gérer l’interopérabilité, performance et sécurité des plateformes.

Skills

Lead technique

Data architecture

Batch et streaming

RBPD et RGPD

Anglais professionnel

Tools

Spark

Kafka

Airflow

Databricks

Snowflake

Delta Lake

Iceberg

Job description

Toulouse | Grand groupe industriel européen

Vous avez passé des années à construire des pipelines et des plateformes data ?

Vous êtes celui ou celle vers qui les équipes se tournent pour trancher sur une architecture, débloquer un problème de performance ou fixer les bonnes pratiques ?

On recherche le futur garant technique des plateformes data d’un grand groupe industriel européen. Un poste rare, à la croisée de l’expertise technique, du leadership et de la stratégie.

Les plateformes data et IA de notre client alimentent des projets à forts enjeux :

• Données sensibles et contraintes de souveraineté
• Exigences élevées de fiabilité et d’interopérabilité
• Équipes réparties à l’international

Le besoin : un référent qui définit les standards, les fait adopter et pousse l’industrialisation, sans jamais perdre de vue la réalité du terrain.

1. Définir et faire vivre les standards

• Élaborer le cadre d’architecture : patterns, bonnes pratiques, outils (batch et streaming)
• Valider les choix techniques des équipes : technologies, design des pipelines
• Garantir interopérabilité, performance et sécurité
• Rédiger les guidelines : métadonnées, data quality, observabilité
• Documenter vos décisions d’architecture (ADR)
• Repérer les goulots d’étranglement : mémoire, latence, coûts cloud
• Proposer et prioriser les plans d’amélioration : refactoring, partitionnement, caching
• Analyser la complexité des traitements et en expliquer les enjeux aux équipes
• Former et accompagner : mentorat, ateliers, revues de code et de design

3. Garantir conformité et souveraineté

• Travailler avec les équipes Data Governance et Delivery
• Intégrer RGPD, classification des données et exigences de souveraineté
• Auditer les projets existants : données non référencées, accès non contrôlés…
• Contribuer à la stratégie de renouvellement des technologies data et IA
• Mener des PoC pour tester de nouvelles technologies et approches
• Challenger les standards en place, de façon constructive

• Séniorité significative en data engineering, avec une expérience de lead technique, d’architecte ou de référent transverse
• Standards définis et adoptés par plusieurs équipes (guidelines, templates, revues de design)
• Maîtrise du batch et du streaming : Spark, Kafka, Airflow ou équivalent
• Pratique d’une plateforme lakehouse : Databricks, Snowflake, Delta Lake ou Iceberg
• Optimisation de performances et de coûts
• Pratique concrète du RGPD, de la classification des données, du contrôle d’accès et du chiffrement
• Pédagogie et capacité à arbitrer un désaccord technique
• Anglais professionnel B2 minimum : ateliers, documentation, échanges internationaux

Pas besoin de tout cocher : la profondeur sur le cœur data compte plus que la longueur de la liste.

• IaC (Terraform, Ansible) et sensibilité FinOps
• Catalogue de données : Collibra, Alation ou équivalent
• Veille active : Lakehouse, Data Mesh, technologies émergentes
• Expérience dans un environnement à forte contrainte de souveraineté (aéronautique, spatial, défense…)
• Vision stratégique : arbitrer entre industrialiser et innover
• Collaboration transverse : fédérer Data Scientists, Data Analysts, Data Office, référents RGPD et métiers
• Pragmatisme : viser l’excellence sans perdre de vue délais et budgets
• Adaptabilité : rester constructif quand les priorités changent
• Un poste à fort impact, avec une vraie influence sur les choix techniques
• Un contexte international et des sujets de souveraineté passionnants
• De la place pour l’innovation : PoC, veille, remise en question des standards

Rémunération selon profil et expérience

Démarrage : dès que possible