Architecte des données

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À Subway, nous ne restons pas immobiles. Nous construisons.

C’est une entreprise axée sur ce qui compte le plus : accroître la rentabilité des franchisés, renforcer notre marque et créer de la valeur à long terme. Les gens qui s’épanouissent ici sont ceux qui veulent vraiment avoir un impact.

Tu ne feras pas juste le travail. Tu vas la façonner.

On bouge vite. On pense comme des propriétaires. Nous prenons des décisions qui comptent. Nous nous tenons à un niveau élevé parce que ce que nous faisons a un impact direct sur des milliers de franchisés à travers le monde.

Si vous apportez de l’énergie, de la responsabilité et un biais d’action, vous vous intégrerez parfaitement.

Nous prenons le travail au sérieux, mais nous savons aussi que les meilleurs résultats viennent des équipes qui se soutiennent mutuellement, célèbrent leurs victoires et se présentent prêtes à bâtir quelque chose de meilleur chaque jour.

C’est votre chance de faire partie de ce qui s’en vient.

Aperçu du poste

L’architecte des données est une autorité technique supérieure responsable de la définition et de l’évolution de l’architecture de plateforme de données d’entreprise construite sur Databricks. Ce rôle dirige la conception de solutions de données lacustres, de streaming et de batch qui alimentent l’analytique, les rapports et les cas d’utilisation de l’IA/ML à travers l’entreprise, et guide la modernisation des charges de travail d’entrepôts de données héritées vers un lac Databricks moderne. L’architecte principal de données collabore étroitement avec les équipes d’ingénierie des données, d’analytique, de plateforme, de sécurité et d’affaires afin de garantir que les solutions de données soient évolutives, sécuritaires, rentables et conformes aux normes d’architecture d’entreprise, tout en mentorant les ingénieurs sur les meilleures pratiques de Databrick.

Responsabilités

• Définir et diriger l’architecture d’entreprise pour les plateformes de données construites sur Databricks — y compris les architectures lakehouse, streaming et batch; architecte Medallion (Bronze / Argent / Or) et des capacités d’auto-service de conception en tirant parti de l’interopérabilité Unity Catalog, Delta Lake et Delta/Iceberg pour les équipes de domaine.

• Définir l’architecture et les schémas de migration pour moderniser les charges de travail des entrepôts de données hérités (par exemple, Redshift, Snowflake) vers le lac Databricks; Établir des normes d’architecture, des modèles de conception et des garde-fous techniques au sein de l’organisation d’ingénierie des données.

• Collaborer avec des équipes d’ingénierie des données pour mettre en œuvre des cadres robustes et réutilisables ainsi que l’orchestration de pipelines; guider l’adoption des fonctionnalités Databricks — Delta Live Tables, Unity Catalog, MLflow, flux de travail Databricks — et établir des normes de surveillance, d’observabilité et de fiabilité pour les pipelines de données de production.

• Définir et appliquer les pratiques de gouvernance des données — qualité des données, lignée, catalogage et contrôles d’accès à l’aide du catalogue Unity; mettre en œuvre des modèles d’accès sécurisé aux données (RBAC/ABAC) et promouvoir la gestion des métadonnées et l’application des contrats de données comme pratiques architecturales centrales.

• Agir comme autorité technique pour l’architecture des plateformes de données, conseillant les équipes d’analytique, de BI, de science des données et de produit; diriger des revues d’architecture et de conception pour des initiatives complexes de données; influencer le choix technologique et l’orientation à long terme de la plateforme.

• Encadrer les ingénieurs et architectes de données sur les meilleures pratiques de Databricks et les modèles modernes d’architecture des données; promouvoir des stratégies d’optimisation des coûts pour les Databricks et le calcul/stockage en nuage; définir et suivre les KPI de la plateforme — fiabilité, fraîcheur des données, respect des SLA et efficacité de la consommation des DBU.

Qualifications

• Expertise approfondie de la plateforme et de l’écosystème Databricks — Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, flux de travail Databricks et Delta Live Tables.

• Solide compréhension des architectures de données modernes : lakehouse, data lake, entrepôt de données et concepts de maillage de données.

• Maîtrise de niveau expert en SQL et Python/PySpark; La connaissance pratique de Scala est un plus.

• Expérience avec les cadres de traitement distribué des données (par exemple, Apache Spark) à l’échelle des entreprises.

• Expérience avec les plateformes cloud (AWS, Azure ou GCP) et les services de données natifs.

• Maîtrise des outils d’orchestration tels que Databricks Workflows, Airflow ou Azure Data Factory.

• Expérience avec la gouvernance des données, la sécurité et les cadres de contrôle d’accès (RBAC/ABAC).

• Expérience avec des outils de qualité et d’observabilité des données (par exemple, Great Expectations, Monte Carlo, Databricks Lakehouse Monitoring).

• Connaissance pratique de l’infrastructure en tant que code (Terraform, Pulumi ou ARM/Bicep).

• Capacité à traduire les exigences d’affaires en conceptions techniques évolutives et rentables.

• Solides compétences en communication et capacité à influencer les décisions d’architecture au sein des équipes d’ingénierie et d’affaires.

• Baccalauréat en informatique, génie, données, systèmes d’information, ou dans un domaine connexe (ou expérience pratique équivalente).

• 8 à 12+ ans d’expérience en ingénierie des données, architecture des données ou ingénierie de plateforme.

• Expérience démontrée dans l’architecture de plateformes de données de qualité production sur Databricks, Snowflake et/ou Amazon Redshift.

• Expérience d’exploitation de plateformes de données distribuées basées sur le cloud à l’échelle des entreprises.

Qualifications préférées

• Professionnel certifié ingénieur de données Databricks ou architecte certifié Databricks de solutions données/IA.

• Expérience de la direction de migrations de plateformes de données à grande échelle (par exemple, Redshift vers Databricks, on-premises vers le cloud).

• Exposition à l’ingénierie des plateformes ML/IA — magasins de fonctionnalités, service de modèles et intégration MLOps.

• Familiarité avec Microsoft Purview, Collibra ou Alation pour la gouvernance des données d’entreprise.

• Diplôme avancé (maîtrise) en informatique, génie ou domaine connexe.

• Expérience dans les secteurs de la gestion des services de gestion de la qualité (QSR), du commerce de détail, des biens de consommation (CPG) ou des franchises.

Qu’est-ce qu’on offre?

• Régimes d’assurance (médicaux, vie)

• Pension/401K/RSP (spécifique au pays)

• Bonus compétitif

• Allocation de mobilité

• Remboursement des frais de scolarité

• Vacances d’entreprise

• Temps de bénévolat

• et plus encore.....