Data Architect
WIKEYSSaaS B2BPubliée il y a 3 semaines
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 8 septembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe dans la médiane des 6 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 525 €/jour (moitié centrale : 430 à 525 €/jour).
- 4 missions développeur de jeux vidéo sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 12 pour ce métier en France.
- 0 % des missions développeur de jeux vidéo de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Level Design (6 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Responsabilités principales
Explorer les différentes entités et sources de données afin de définir une première approche d’implémentation de la Semantic Layer.
Travailler à partir de cas d’usage sélectionnés autour de l’Agentic AI.
Concevoir le Low-Level Design (LLD) des assets sémantiques réutilisables.
Définir et structurer le business vocabulary : concepts, définitions, relations et règles métier.
Concevoir et formaliser les ontologies et modèles sémantiques.
Modéliser les processus métier et leurs interactions avec les données.
Réaliser le mapping entre les Data Products et les assets sémantiques.
Mettre en œuvre les principes de Data Governance et les standards définis au niveau Groupe.
Produire et maintenir les documents d’architecture de référence.
Concevoir des architectures et modèles de données adaptés aux environnements Data Mesh et fédérés.
Démontrer la valeur des solutions proposées à travers des expérimentations concrètes.
Valider la faisabilité technique et fonctionnelle des approches retenues.
Capitaliser les enseignements issus des expérimentations afin d’enrichir les standards et architectures de référence du Groupe.
Collaborer avec les équipes Data, AI, Architecture, Governance et les différentes entités.
Compétences attendues
Indispensables
- Level Design