En un coup d'œil
- Missions: Définir et structurer l'architecture data pour des projets innovants.
- Entreprise: Entreprise dynamique dans le secteur du marketing et de la communication.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez des projets décisionnels majeurs.
- Qualifications: 10 ans d'expérience en data et BI, compétences en SQL et architecture.
Le salaire estimé est compris entre 74250 - 90750 € par an.
Finalité du poste
Au sein du service Pilotage de la Direction Marketing, Communication et Engagement Sociétal, le Data Architecte est le référent technique senior de l'architecture data et décisionnelle du service.
Il définit, structure et fait évoluer les principes d’architecture permettant de collecter, transformer, stocker, modéliser et diffuser les données de manière fiable, performante, sécurisée et pérenne.
Fort d’au moins 10 ans d’expérience dans les environnements data et BI, il intervient comme garant de la cohérence, la performance et la pérennité du patrimoine data et comme autorité technique sur les choix de conception.
Il challenge les solutions proposées par l’équipe, valide les conceptions techniques, accompagne leur mise en œuvre et organise la montée en maturité des pratiques de développement et d’exploitation.
Il conserve une capacité opérationnelle forte : conception de modèles de données, développement et optimisation SQL avancés, architecture de flux ETL, industrialisation des traitements, mise en place de nouvelles briques techniques et contribution aux solutions de restitution décisionnelle.
Missions principales
- Architecture et gouvernance
- Définir l'architecture cible et sa trajectoire d’évolution.
- Garantir la cohérence des flux, stockages, modèles et usages.
- Établir les standards de conception, développement, documentation, qualité et sécurité.
- Modélisation des données
- Concevoir et valider les modèles relationnels et décisionnels : entrepôts, Data Marts, modèles dimensionnels, Data Vault ou équivalent.
- Garantir la structuration des faits, dimensions, historiques, référentiels et règles de gestion.
- Expertise SQL et performance
- Concevoir des requêtes et procédures stockées complexes sous SQL Server / T-SQL / Teradata.
- Réaliser les revues de code, analyser les plans d’exécution et optimiser les traitements.
- Accompagner la refactorisation des traitements critiques.
- ETL et industrialisation
- Définir et valider les architectures de flux ETL sous SSIS.
- Challenger les chargements, rejets, reprises, historisations, contrôles et mécanismes de supervision.
- Déployer de nouvelles briques techniques, par exemple Apache Airflow, et fournir standards et templates.
- Validation technique
- Animer les revues de conception des flux, modèles, traitements SQL et tableaux de bord.
- Évaluer les impacts, performances, risques, dépendances, sécurité et exploitabilité avant validation.
- Data visualisation
- Challenger l'architecture des solutions de reporting et les couches de préparation de données.
- Veiller à la cohérence, à la performance et à la gouvernance des tableaux de bord.
- Environnement cible : Micro Strategy, Business Objects.
- Leadership et amélioration continue
- Accompagner les Data Analysts et développeurs sur les sujets complexes.
- Faire appliquer les bonnes pratiques, revues de code, tests, versioning et documentation.
- Contribuer à la stratégie data, à la réduction de la dette technique et à la montée en compétences sur le domaine du Data Engineering.
Profil recherché
- Formation supérieure en informatique, data ou systèmes d’information, ou expérience équivalente.
- Au moins 10 ans d’expérience dans la data, la BI, l’intégration ou l’architecture décisionnelle.
- Expérience confirmée dans la conception et l’évolution de plateformes data complexes et critiques.
- Parcours de Data Architecte, Architecte BI, Lead Data Engineer, Tech Lead ou référent technique.
- Expérience bancaire, financière ou en environnement réglementé appréciée
- Vision transverse, rigueur, sens relationnel et analytique
- #J-18808-Ljbffr
DATA ARCHITECTE H/F in Strasbourg employeur : Crédit Agricole Alsace Vosges
Rejoindre le Crédit Agricole Alsace Vosges en tant que Conseiller Clientèle, c'est intégrer une banque coopérative régionale qui valorise l'engagement et le développement durable. Vous bénéficierez d'un environnement de travail collaboratif, d'une formation personnalisée et de nombreuses opportunités d'évolution, tout en profitant d'avantages tels qu'une mutuelle performante, des RTT et un cadre de travail hybride. Ici, votre talent sera reconnu et vous contribuerez à un projet d'entreprise porteur de sens pour nos clients et notre territoire.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Crédit Agricole Alsace Vosges
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher DATA ARCHITECTE H/F in Strasbourg
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Crédit Agricole Alsace Vosges
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Crédit Agricole Alsace Vosges. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que DATA ARCHITECTE H/F in Strasbourg
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Crédit Agricole Alsace Vosges, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Crédit Agricole Alsace Vosges que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Crédit Agricole Alsace Vosges. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Crédit Agricole Alsace Vosges
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Crédit Agricole Alsace Vosges et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
