Solution architect

pPlein-temps Contrat à durée indéterminée Bruxelles Brussel /p pVous possédez bl’expertise /b et bl’engagement /b que nous recherchons chez notre futur collègue? /p pVous renforcez le service Data Management and Methodology de la direction scientifique Data Governance. /p pCette direction vise à améliorer la gestion et la méthodologie des données au sein de l'organisation et en collaboration avec les autorités régionales, nationales et européennes. Elle s'engage en faveur de la réutilisabilité, de la valorisation et de l'innovation avec les données, les écosystèmes de données et les techniques avancées, dans le cadre d'un traitement sûr, conforme, éthique et transparent des données. /p pVous êtes responsable de la conception de la plateforme de données et analyse multi-user de Sciensano. Vous êtes spécialisé dans les plateformes de données et analyse, avec une expertise en architectures lakehouse, environnements de data science basés sur Kubernetes, écosystèmes open source et initiatives européennes de souveraineté numérique. Vous avez expérience dans la conception de plateformes scalables, interopérables, securisés (RGPD, NIS2) et orientées production utilisant des technologies telles que Kubernetes, Docker, PostgreSQL, MinIO, Spark, Onyxia, JupyterHub, et les frameworks modernes de gouvernance et de métadonnées. /p pVous faites le lien entre l'architecture au niveau organisationnel et la mise en œuvre technique détaillée. Vous collaborez avec les services internes et les partenaires externes afin de trouver une solution intégrée et robuste. /p pbVos tâches comprendront, par ailleurs : /b /p ul lidévelopper l'architecture générale de la plateforme (y compris les logiciels, le matériel, le réseau, l'intégration et les flux de données), basé sur des technologies open source, souveraines et multi-user. /li lidéfinir et maintenir une stratégie technique axée sur l'évolutivité, la sécurité, la conformité et les performances. /li liévaluer et fournir des conseils sur les technologies, les outils et les méthodologies pour les composants du système (pipelines d'acquisition de données, environnements de stockage et traitement, data science workbench, etc.). /li liguider et soutenir les équipes techniques, évaluer les conceptions techniques et le code, soutenir les meilleures pratiques et résoudre les défis techniques. /li licollaborer avec les différents services concernés, la direction et les partenaires externes et agir en tant que personne de contact technique; /li lirédiger la documentation (technique). /li lisuivre de près le développement de la plateforme et garantir une mise en œuvre technique de haute qualité. /li lirésoudre de manière proactive les défis liés au système, gérer les incidents ; optimiser les performances, la sécurité et la stabilité en tant que défi permanent. /li /ul h3Le profil /h3 ul libDiplôme: /bMaster en informatique, ingénierie, gestion des données (ou autre, complété par une expérience pertinente) /li /ul pbAttention: /ble poste est ouvert au niveau Master, les candidats ayant un diplôme de grade supérieur peuvent candidater. Cependant, seul le titre de ‘Master’ pourra être valorisé dans le cadre de cette fonction spécifique. /p ul libExpérience professionnelle: /bAu moins 3 ans d'expérience ul lidans les plateformes de données, l'ingénierie des données, l'architecture de solutions, le stockage de données, les écosystèmes de mégadonnées, la modélisation des données et les technologies de bases de données ; /li liconception et mise en œuvre de plateformes de données et plateformes d’analyse modernes. /li lien architectures lakehouse, environnements de data science basés sur Kubernetes, écosystèmes open source (sans single vendor lock in), et initiatives européennes de souveraineté numérique. /li /ul /li libCompétences génériques: /b ul lisolides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes; /li liexcellentes compétences interpersonnelles et communicatives, capable de transmettre des sujets complexes à un public technique et non technique; /li licapacité à travailler de manière autonome, à hiérarchiser les tâches et à fournir des résultats de haute qualité; /li liun esprit orienté client avec une forte orientation vers les résultats. /li /ul /li libCompétences techniques: /b ul liarchitecture de plateformes de données /li liingestion de données, lacs de données, entreposage de données, pipelines ETL/ELT /li livirtualisation, environnements de traitement sécurisés, environnements data science self-service et securisés /li ligestion des métadonnées, gouvernance des données, confidentialité, protection et sécurité des données (e.g. RGPD, NIS2, Data Governance act) /li liconteneurs et orchestration (e.g. Docker, Kubernetes, Helm) /li listockage (e.g. MinIO, PostgreSQL, S3-compatible object storage) /li lidata processing (e.g. Apache ecossystem, Iceberg, Spark, dbt,) /li liplateformes d’analyse et data science workbench (e.g. Onyxia, JupyterHub, OpenDataHub, Posit wo