
Data Architect
- Genève
- CDI
- Temps-plein
- Définir, concevoir et faire évoluer des architectures de données.
- Utilisation de MDM (Master Data Management), DQM (Data Quality Management), Data Hub, DWH (Data Warehouse), Data Lake et Medallion Architecture.
- Modélisation conceptuelle, logique et physique (ERM).
- Mise en œuvre de paradigmes modernes comme le Data Mesh (Data Contracts, Self-Serve, Domain Federation) et le Data Fabric.
- Conception de modèles (p. ex. Data Vault 2, modèles en étoile ou en 3FN).
- Superviser les intégrations et les flux de données.
- Utilisation des patterns d'intégration (ETL, ELT, API, batch scheduling, CDC, Kafka).
- Implémentation de solutions de virtualisation des données.
- Collaborer à des projets technologiques liés au cloud.
- Exploitation des outils de gestion des données sur les plateformes cloud (AWS ou Azure).
- Expertise relative à des solutions telles que Redshift, Snowflake, S3/Parquet & Iceberg.
- Accompagner les équipes dans le développement technique.
- Développement en SQL et Python.
- Participation à des projets utilisant DBT, Informatica, Tableau ou Power BI (un plus).
- Promouvoir les bonnes pratiques en matière de données au sein du Groupe en jouant un rôle d'ambassadeur.
- Présentation des visions technologiques à la direction et à divers partenaires.
- Elaboration des roadmaps d'architectures cibles.
- Accompagnement du changement et facilitation de la communication entre les équipes spécialistes des données.
- Au moins 5 ans d'expérience dans une fonction similaire.
- Solide expérience dans la conception d'architectures de données (MDM, HUB, DWH, Data Lake, etc.) et la modélisation (conceptuelle, logique, physique) des données ERM.
- Maîtrise des bases de données.
- RDBMS, column-oriented databases, document-oriented databases, search engine databases.
- Bonus (vector databases, key-value databases, time series databases).
- Développement en SQL et Python; maîtrise de DBT, Informatica, Tableau ou Power BI: un plus.
- Connaissance des environnements cloud et des outils associés (AWS Glue, DMS, Athena, RDS, Redshift/Azure Data Factory, Synapse/Snowflake/S3 - Parquet - Iceberg).
- Maîtrise des patterns d'intégration (ETL, ELT, API, batch processing and scheduling, CDC, virtualisation des données).
- Bonne compréhension des concepts financiers de base (instruments, positions, transactions).
- Capacité à présenter des visions technologiques et des roadmaps à la direction.
- Grande aisance à communiquer, mise à profit pour promouvoir les bonnes pratiques en matière de données.
- Leadership dans l'accompagnement du changement et capacité à assurer une collaboration efficace entre les équipes.
- Maîtrise du français et de l'anglais