Dans le cadre d'un programme stratégique de valorisation de la donnée au sein d'un grand groupe industriel international, nous recherchons un(e) Senior Data Architect pour renforcer l'équipe Data Governance. Le/la consultant(e) interviendra sur des cas d'usage Analytics, IA et Master Data Management, avec un focus particulier sur les données IT (Spécifications, Applications, Projets, ITSM, Infrastructure). Il/elle travaillera en transverse avec des communautés variées : experts métier, architectes techniques, data engineers, data scientists et gestionnaires de la gouvernance data. La mission vise à structurer les plateformes de données avec une vision moyen/long terme, en garantissant la qualité, la réutilisabilité et la consommabilité des assets data par les équipes métier. Profil candidat: Expert(e) en architecture fonctionnelle et modélisation de la donnée, tu justifies d'une solide expérience dans des environnements complexes et multi-domaines (ERP, CRM, PIM, MDM, BI/Reporting, IA). Tu es à l'aise pour interagir aussi bien avec des interlocuteurs techniques que métier, et tu sais porter une vision data cohérente sur le long terme. Une bonne maîtrise de l'anglais (courant) est indispensable, la mission s'inscrivant dans un contexte international. Compétences attendues Modélisation de données (niveau Expert) : conception de modèles logiques et physiques, datasets standardisés et réutilisables Architecture fonctionnelle de la donnée (niveau Expert) : cartographie des SI, ontologies, entités métier et leurs relations sémantiques Architecture technique de la donnée (niveau Avancé) : structuration des plateformes, normalisation / dénormalisation, agrégation Gouvernance de la donnée (niveau Avancé) : application de politiques de classification, gestion des accès, data retention, conformité Master Data Management : positionnement des flux MDM dans le paysage SI, gestion de la qualité de la donnée BPMN (niveau Confirmé) : documentation des processus métier producteurs et consommateurs de données Data Catalog (niveau Confirmé) : gestion des métadonnées, couverture et fraîcheur des datasets Data Quality : définition et implémentation de contrôles qualité sur les structures de données Certification de conformité des datasets avec les standards et frameworks internes Anglais courant (contexte international) Savoir-être Capacité à fédérer des parties prenantes variées (métier, technique, gouvernance) Sens de la pédagogie pour accompagner et guider les équipes IT et experts métier Vision long terme et capacité à prioriser dans des environnements complexes Rigueur et souci de la documentation Autonomie et proactivité dans la résolution de problèmes Curiosité technologique, notamment autour de l'IA appliquée à la data