Description du poste d'architecte de données : Compétences et tâches principales

Pour attirer les meilleurs candidats architectes de données, les recruteurs doivent maîtriser l'art de rédiger des descriptions de poste complètes et attrayantes. Une description de poste bien définie permet non seulement de définir les attentes des candidats, mais aussi de rationaliser le processus de recrutement. Ce guide vous fournira les éléments essentiels d'une description de poste d'architecte de données convaincante, ce qui vous permettra d'identifier et d'embaucher les meilleurs talents dans ce domaine.

Qu'est-ce qu'un architecte de données ?

L'architecte de données conçoit et gère l'architecture de données d'une organisation, en veillant à ce qu'elle soit efficace, évolutive et alignée sur les objectifs stratégiques. Il intègre des données provenant de diverses sources, veille à la qualité et à la sécurité des données et collabore avec les parties prenantes pour traduire les besoins de l'entreprise en solutions techniques, tout en se tenant au courant des technologies émergentes.

Où les trouver ?

• Réseaux professionnels et communautés: Groupes LinkedIn, réunions sur les données et l'architecture, communautés Slack/Discord et activité GitHub.
• Sites d'emploi spécialisés dans la technologie et les données: par exemple, Indeed, Glassdoor, Dice et les sites d'emploi spécialisés dans les données et l'intelligence artificielle.
• Recommandations et talents internes: Les ingénieurs de données ou les administrateurs de bases de données seniors se reconvertissent souvent dans l'architecture ; le perfectionnement interne est judicieux.
• Universités/bootcamps/programmes de certification: En particulier ceux qui proposent des diplômes ou des certifications en architecture de données, architecture cloud, big data, etc.
• Indépendants/entrepreneurs/sociétés de conseil: Pour le travail intérimaire ou par projet, ou lorsque l'embauche à temps plein est limitée.

Description du poste d'architecte de données

Nous recherchons un architecte de données pour développer, optimiser et superviser les systèmes de données de notre entreprise. Les responsabilités comprennent également la création de solutions de base de données, l'évaluation des exigences et la préparation de rapports de conception.

Responsabilités de l'architecte de données

• Développer et mettre en œuvre des solutions et des modèles de base de données optimaux pour stocker et récupérer les informations de l'entreprise.
• Mettre en place des systèmes d'information afin d'en assurer la fonctionnalité conformément aux exigences, y compris les procédures de sécurité et de sauvegarde.
• Évaluer les plans d'action pour la mise en œuvre des bases de données afin de s'assurer qu'ils respectent les réglementations internes et externes.
• Gérer la migration des données des systèmes existants vers les nouvelles solutions.
• Recommander des solutions pour optimiser les systèmes de bases de données nouveaux et existants.
• Élaborer des rapports sur la conception et l'architecture des bases de données
• Collaborer avec des équipes telles que l'équipe Data Science pour pinpoint besoins futurs.
• Aider les administrateurs de bases de données, les concepteurs de réseaux et le personnel informatique à élaborer des procédures efficaces et sûres de sauvegarde et de récupération des données.
• Examiner les structures de données existantes pour déterminer leur efficacité globale et leur adéquation avec les objectifs initiaux.
• Décider si de nouvelles technologies, de nouvelles approches de modélisation des données et de nouveaux systèmes de gestion de l'information doivent être mis en œuvre dans les architectures de données de l'entreprise, et effectuer des recherches.

Qualifications requises

• Licence en informatique, en systèmes d'information, en science des données, en ingénierie ou dans un domaine connexe. Dans de nombreux cas, il est préférable de posséder un master (ou une combinaison équivalente de cours et d'expérience).
• Plusieurs années d'expérience pertinente : souvent plus de 5 ans pour les postes de niveau intermédiaire, 8 à 10 ans ou plus pour les postes de niveau supérieur ou d'entreprise. Une expérience dans l'administration de bases de données, l'ingénierie des données ou la BI peut être fondamentale.
• Expérience de diverses technologies de bases de données (SQL, NoSQL, bases de données en nuage).
• Expérience pratique de la modélisation des données, des outils ETL et des outils de pipeline de données.
• Familiarité avec les plateformes en nuage (AWS, Azure, GCP) et/ou les systèmes hybrides/sur site.
• Forte compréhension de la sécurité des données, de la protection de la vie privée et de la conformité réglementaire.

Compétences techniques

• Maîtrise des bases de données relationnelles (par exemple, SQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server) ; NoSQL (par exemple, MongoDB, Cassandra) ; des lacs de données (par exemple, S3, Hadoop) ; et des outils d'entreposage de données.
• Outils de modélisation des données (diagrammes ER, UML), conception de modèles physiques/logiques.
• Outils ou cadres ETL/ELT/intégration de données.
• Architecture et services cloud (stockage, calcul, sans serveur, streaming).
• Compétences en programmation/scripting : souvent Python, Java, ou des langages utilisés dans l'ingénierie des données.
• Familiarité avec les technologies big data, le streaming, les files d'attente de messages et les données en temps réel, le cas échéant.
• Optimisation des performances, stratégies d'indexation, partitionnement et optimisation des requêtes.

Compétences non techniques/professionnelles

• Forte capacité d'analyse ; aptitude à comprendre les processus opérationnels et à les traduire en exigences en matière de données.
• Compétences en matière de communication : expliquer les compromis techniques aux parties prenantes non techniques.
• Leadership/mentorat : guider les ingénieurs en données, travailler en équipe.
• Souci du détail, orientation vers la qualité (qualité des données, cohérence).
• Résolution de problèmes et adaptabilité : capacité à faire évoluer l'architecture en fonction des besoins.

Défis liés à l'embauche d'un architecte de données

• L'évolution des exigences en matière de compétences : L'essor du cloud, du streaming de données, de l'analyse en temps réel et des intégrations AI/ML signifie que ce qui était suffisant il y a quelques années ne l'est plus. Se tenir au courant des nouveaux outils et plateformes est un défi pour les candidats.
• Rétention et concurrence : Les meilleurs architectes de données sont fortement recrutés, avec des offres de plusieurs entreprises, et il est donc difficile de les retenir. Les grandes entreprises ont tendance à offrir des rémunérations plus élevées et des problèmes plus intéressants (par exemple, l'échelle, la pile technologique) qui attirent les talents.
• Coût de l'embauche et délai de recrutement : Les postes spécialisés sont plus longs à pourvoir. La phase d'intégration et de conception peut être coûteuse en cas d'erreur de recrutement.
• Disparités géographiques/de marché : Les attentes en matière de rémunération varient considérablement d'un endroit à l'autre. Le travail à distance a aidé certains, mais il a aussi accru la concurrence.

Quel est le coût de l'embauche ?

• Selon le Bureau of Labor Statistics (BLS), les architectes de données aux États-Unis gagnent un salaire annuel médian de 134 700 dollars.
• Les 10 % les moins bien payés gagnent moins de 76 000 dollars par an, tandis que les 10 % les mieux payés gagnent plus de 194 960 dollars.
• Au niveau mondial, les architectes de données indépendants travaillent en moyenne à 130 USD/heure par point de données soumis.
• Utilisation d'agences, affichage sur les sites d'emploi, temps consacré aux entretiens, image de marque de l'employeur, etc. Certains frais de recrutement/agence standard s'élèvent à 15-30% du salaire de la première année pour les postes spécialisés.

Conclusion

Le recrutement d'un architecte de données en 2025 est à la fois essentiel et difficile. Les données devenant de plus en plus essentielles aux opérations commerciales, à la stratégie et à l'avantage concurrentiel, les entreprises ont besoin d'une architecture de données solide. Mais avec l'évolution des technologies, un vivier de talents limité et des attentes élevées en matière de rémunération, les recruteurs doivent faire preuve de stratégie :

• Définir clairement le niveau de maturité de l'architecture et les responsabilités dont vous avez besoin (est-ce que vous partez de zéro, migrez ou optimisez l'existant ?)
• Soyez flexible dans vos attentes en matière de compétences - recherchez quelqu'un qui s'adapte et qui a des capacités d'apprentissage.
• Offrir une rémunération totale, des avantages et des possibilités d'évolution compétitifs.
• Utiliser plusieurs canaux d'approvisionnement.
• Donner la priorité à la fidélisation dès le début : parcours de carrière, problèmes intéressants et environnement de travail.

Questions fréquemment posées

Q : Combien de temps faut-il généralement pour recruter un bon architecte de données ?

R : Cela dépend du marché ; pour les postes à responsabilité, le processus de recrutement complet dure souvent de 2 à 4 mois. Si l'on a recours à des recommandations internes, à des options à distance ou à des contractants, le délai peut être plus court.

Q : Quels sont les secteurs les plus rémunérateurs/qui offrent les meilleures opportunités ?

R : En général, les entreprises technologiques, les services financiers, les assurances, les grandes entreprises de commerce électronique et les télécommunications. Les industries qui subissent une transformation numérique ou qui ont de lourdes exigences en matière de données/temps réel ont tendance à exiger davantage et à payer plus cher.

Q : Quels outils ou technologies un architecte de données moderne doit-il connaître ?

A : Plateformes cloud (AWS, GCP, Azure), entrepôts de données/technologies de stockage, streaming (Kafka, Flink, etc.), cadres ETL/ELT, bases de données (relationnelles et NoSQL), outils de modélisation des données, outils de sécurité/conformité et outils de métadonnées/catalogues.

Q : Un master est-il nécessaire ?

R : Pas toujours. Les meilleurs candidats ont souvent une licence + une expérience pertinente + des preuves de résultats. Les certifications et le travail démontré (par exemple, migration, projets d'architecture) peuvent remplacer le diplôme. Mais certains secteurs (santé, finance, administration) peuvent préférer ou exiger des diplômes supérieurs.

Q : Comment une entreprise peut-elle réduire le coût/risque de l'embauche ?

R : Faire appel à des sous-traitants ou à des ressources à temps partiel lors de la définition du champ d'application. Construire des parcours de croissance interne : promouvoir les ingénieurs de données dans des rôles d'architecture. Investir dans la formation et le perfectionnement. Définir clairement l'étendue du rôle de l'architecture (responsabilités, propriété). Envisager des marchés de talents à distance si la localisation est coûteuse.

Utilisez ce modèle de description de poste d'architecte de données pour annoncer les postes à pourvoir dans votre entreprise. Veillez à modifier les exigences et les tâches en fonction des besoins spécifiques du poste pour lequel vous recrutez.