🧩 Lead Data Platform & Data Mesh (CDI ou freelance) - Freelance

Description de l'offre

🧩 Lead Data Platform & Data Mesh (CDI ou freelance)

📍 Informations pratiques
📍 Département : Paris (75)
🗓️ Démarrage : ASAP
⏳ Durée : 24 mois, reconductible
🧾 Contrat : CDI ou freelance
🧑‍💻 Télétravail : 1 jour/semaine
🧠 Séniorité : 15–20 ans d’expérience
👤 Poste ouvert : 1
🌍 Secteur : Environnement corporate / plateforme data groupe

🧩 Contexte

Dans le cadre de la mise en place d’une plateforme data self-service à l’échelle groupe, une organisation cherche à déployer un modèle Data Mesh permettant aux domaines métiers de produire, exposer et consommer leurs propres data products.

Le rôle est à la fois stratégique et très opérationnel, avec une forte dimension build & run, visant à concevoir, industrialiser et déployer une plateforme data utilisée à grande échelle.

L’objectif est de créer une plateforme robuste, scalable et adoptée par l’ensemble des entités, tout en garantissant performance, gouvernance et expérience utilisateur.

🎯 Missions principales

Pilotage produit & amélioration continue

• Définir la vision produit et la roadmap de la plateforme

• Recueillir les besoins utilisateurs et mesurer la valeur délivrée

• Mettre en place des KPIs d’adoption et d’usage

• Améliorer l’expérience développeur et utilisateur

Delivery plateforme (cœur du rôle)

• Définir les capacités clés :

  • data products

  • pipelines & orchestration

  • gouvernance & observabilité

  • accès self-service

• Définir les standards techniques et patterns d’architecture

• Prendre des décisions techniques hands-on

Architecture cloud & infrastructure

• Co-construire l’architecture avec les équipes data groupe

• Piloter les déploiements sur AWS et Azure

• Intégrer les systèmes on-premise

• Garantir les enjeux de sécurité et conformité

Delivery & exécution

• Piloter le cycle de delivery de la plateforme

• Gérer backlog, priorisation et releases

• Suivre la performance, la fiabilité et les risques

Déploiement & adoption Data Mesh

• Déployer la plateforme dans les différents domaines métiers

• Accompagner les équipes dans la création de data products

• Mettre en place les modèles opérationnels Data Mesh

• Accélérer l’adoption et lever les freins

Documentation & gouvernance

• Structurer la documentation et les standards

• Définir les cadres de data governance fédérée

• Formaliser les bonnes pratiques et guidelines

Communication & pilotage exécutif

• Produire des reportings à destination des dirigeants

• Suivre la performance de la plateforme

• Piloter les comités de gouvernance

Évangélisation interne

• Promouvoir la plateforme et ses usages

• Construire une communauté autour de la data

• Déployer une stratégie d’adoption à l’échelle groupe

🛠️ Environnement technique

• Architecture Data Mesh

• AWS & Azure (avancé)

• Data platforms & data products

• Data pipelines & orchestration

• Data governance & metadata management

• DevOps / DataOps / CI-CD

• Infrastructure as Code

• Systèmes distribués & scalabilité

Profil recherché

👤 Profil recherché

• 15+ ans d’expérience en data platform, data engineering ou architecture

• Expérience avérée dans la construction de plateformes data en production

• Expérience en environnement enterprise multi-entités

• Expérience concrète en Data Mesh obligatoire

• Expérience en platform engineering ou data engineering avancé

Compétences clés

• Vision produit appliquée à une plateforme technique

• Forte crédibilité technique (AWS & Azure)

• Leadership opérationnel hands-on

• Capacité à influencer sans autorité directe

• Excellente communication transverse et executive

• Fort sens de l’ownership et de la delivery

Soft skills

• Leadership technique et opérationnel

• Esprit d’exécution

• Forte capacité d’analyse et de résolution de problèmes

• Vision stratégique avec ancrage opérationnel

• Très bon relationnel

• Anglais courant obligatoire

🎯 Indicateurs de succès

• Plateforme déployée et opérationnelle en production

• Adoption à l’échelle des domaines métiers

• Augmentation du nombre et de la qualité des data products

• Amélioration du time-to-market des use cases data

• Satisfaction et engagement des utilisateurs

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