Le Projet Dans le cadre du développement et de la modernisation de son écosystème Data, le client recherche un(e) System Architect BI pour prendre en charge la conception et l'évolution d'une partie de son patrimoine d'assets Data & BI. L'environnement technologique repose sur une Data Platform Google BigQuery connectée à l'écosystème Microsoft (Fabric / Power BI). L'objectif majeur de cette mission est de garantir la cohérence technique, la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions BI déployées à l'échelle du département. Le profil retenu interviendra comme le référent de l'organisation sur les choix d'architecture applicative BI. Missions et responsabilités au quotidien 1. Architecture BI & Écosystème Microsoft (Power BI / Fabric) Concevoir une architecture BI découplée, scalable et sécurisée, tout en faisant évoluer les standards de l'entreprise pour favoriser le data-sharing et le "Self-Service BI" gouverné. Définir l'architecture applicative des espaces de travail (Workspaces & Applications) et structurer logiquement les environnements (DEV, UAT, PROD) pour faciliter les déploiements. Standardiser les processus d'intégration et de déploiement continus (CI/CD / ALM) via les pipelines Fabric, l'intégration Git et la transition vers le format TMDL. Intégrer les principes de gouvernance et de classification de la donnée dès la phase de design (étiquettes de sensibilité, gestion stricte du principe de moindre privilège et automatisation des revues d'accès). Assurer la gestion de la dette technique sur l'ensemble du périmètre. 2. Conception d'Architectures de Données Robustes Rédiger les contrats d'interface (data contracts) pour fiabiliser les interactions entre les systèmes sources (BigQuery) et la stack analytique (Fabric / Power BI). Mettre en place des processus de reprise sur incident pour sécuriser la continuité des opérations. Rationaliser et optimiser les standards de rafraîchissement des données (Refresh Power BI). Veiller au respect des exigences non fonctionnelles : performance, observabilité et fiabilité. 3. Modélisation et Optimisation des Données Concevoir des modèles de données adaptés aux besoins métiers (modélisation en étoile, Kimball, etc.) en tirant parti de la puissance de calcul combinée de BigQuery et des moteurs de Fabric. Définir les bonnes pratiques de modélisation à l'échelle de l'organisation pour garantir la qualité des structures. Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers et les équipes infrastructure pour assurer la mise en ?uvre efficace des flux.