McGuireWoods LLP

12 oct. 2026

Architecte de données

États-Unis

Charlotte, North Carolina, United States · Pittsburgh, Pennsylvania, United States · Austin, Texas, United States · Dallas, Texas, United States · Houston, Texas, United States · Richmond, Virginia, United States

PythonSQL

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Présentation

McGuireWoods LLP recherche un Architecte de données pour rejoindre notre équipe informatique. L'Architecte de données est responsable de la conception et de l'architecture technique de l'environnement Data Lakehouse du cabinet et veille à ce que les données soient correctement structurées, intégrées et disponibles pour soutenir les initiatives de business intelligence, de reporting, d'analyse et d'IA du cabinet. Le poste travaille en étroite collaboration avec le responsable de la plateforme de bases de données, les parties prenantes métier et les équipes technologiques pour comprendre les exigences métier et de reporting et traduire ces exigences en solutions de données évolutives, sécurisées et maintenables.

McGuireWoods, l'un des principaux cabinets d'avocats au monde, fournit des solutions juridiques à des clients d'entreprises, particuliers et à but non lucratif depuis 1834. La diversité et l'inclusion sont essentielles à notre façon de faire des affaires, influençant la manière dont nous recrutons, retenons et promouvons les avocats et le personnel pour servir nos clients. Outre d'excellents avantages, McGuireWoods offre à la plupart des employés une option de travail hybride à distance permettant flexibilité et équilibre vie professionnelle-vie privée. Nos Divulgations aux candidats décrivent vos droits. Notre Déclaration de confidentialité décrit comment nous traiterons et protégerons vos données personnelles.

Responsabilités

Le poste travaille en étroite collaboration avec le responsable de la plateforme de bases de données et les développeurs en aval pour garantir que les implémentations du Data Lakehouse suivent l'architecture approuvée, les normes technologiques, les exigences de sécurité et les exigences métier établies, et fournit des conseils techniques tout au long du cycle de vie de la conception et de la mise en œuvre.

Conçoit et maintient l'architecture technique de l'environnement Data Lakehouse du cabinet, en veillant à ce que les solutions soient évolutives, sécurisées, maintenables et alignées sur les normes technologiques établies.

Travaille en étroite collaboration avec le responsable de la plateforme de bases de données et les parties prenantes métier pour comprendre les processus métier, les exigences de données, les besoins de reporting et les exigences d'intégration, et traduit ces exigences en solutions de données techniques.

Identifie et évalue les sources de données nécessaires pour prendre en charge la business intelligence, le reporting, l'analyse, l'IA et d'autres cas d'utilisation de données approuvés.

Conçoit les structures de données, les flux de données, les approches d'intégration et les mappages de données pour garantir que les données sont correctement organisées et disponibles pour une utilisation en aval.

Configure et maintient les connecteurs de données et les intégrations entre le Data Lakehouse et les applications, bases de données et autres sources de données approuvées du cabinet.

Travaille avec le responsable de la plateforme de bases de données et les propriétaires des systèmes sources pour comprendre les structures de données sources, identifier les dépendances et les limitations des données, et résoudre les problèmes d'intégration de données.

Établit et applique des pratiques appropriées de modélisation de données, de transformation, d'intégration, de performance, de sécurité et de qualité des données au sein de l'environnement Data Lakehouse.

Travaille en étroite collaboration avec le développeur Business Intelligence, l'ingénieur solutions IA, les développeurs logiciels seniors et d'autres ressources technologiques pour garantir que les structures de données et les intégrations prennent en charge efficacement les solutions en aval.

Participe à l'évaluation, la conception, les tests, la mise en œuvre et l'optimisation des capacités et des intégrations du Data Lakehouse.

Fournit des conseils techniques concernant l'architecture des données, les modèles d'intégration, les structures de données et les capacités de la plateforme, et aide à garantir que les implémentations sont conformes aux normes architecturales approuvées.

Documente l'architecture des données, les mappages de données, les flux de données, les systèmes sources, les dépendances, les conceptions d'intégration et d'autres informations techniques nécessaires pour prendre en charge le Data Lakehouse tout au long de son cycle de vie.

Évalue les technologies émergentes en matière de plateforme de données, de cloud, d'analyse, d'automatisation et d'IA, et recommande des approches architecturales et des améliorations appropriées à l'environnement Data Lakehouse du cabinet.

Se tient au courant des pratiques émergentes en matière d'architecture de données, des technologies et des tendances de l'industrie, et applique les développements appropriés pour améliorer la capacité du cabinet à exploiter les données de l'entreprise.

Qualifications

Requis

Diplôme de licence en informatique, systèmes d'information, ingénierie des données ou dans un domaine connexe, ou expérience pertinente équivalente.

Minimum de cinq ans d'expérience en architecture de données, ingénierie des données, intégration de données, entreposage de données ou dans une discipline technique connexe.

Expérience avec Microsoft Azure et Databricks.

Expérience démontrée dans la conception et la mise en œuvre de solutions de données d'entreprise, y compris les structures de données, les modèles de données, les intégrations de données et les pipelines de données.

Solide maîtrise de SQL et expérience de travail avec des bases de données relationnelles, des entrepôts de données et des plateformes de données d'entreprise.

Solide compréhension des concepts de modélisation de données, y compris la modélisation relationnelle et dimensionnelle, les structures de données, les relations, les clés et les dépendances de données.

Expérience pratique des processus ETL/ELT, des modèles d'intégration de données, de la transformation de données, du mappage de données et de la validation de données.

Expérience dans l'identification, l'analyse et l'intégration de données provenant de plusieurs applications d'entreprise, bases de données, APIs ou autres sources de données.

Expérience de travail avec des plateformes de données basées sur le cloud et des concepts d'architecture de données modernes, y compris les architectures de data lake, data warehouse ou Lakehouse.

Expérience dans la conception et la mise en œuvre de solutions de données sécurisées, évolutives et maintenables qui prennent en charge la business intelligence, le reporting, l'analyse ou d'autres applications en aval.

Capacité démontrée à traduire les exigences métier et de reporting en solutions techniques d'architecture de données et d'intégration.

Compréhension des principes de qualité des données, de sécurité des données, de contrôle d'accès, de lignage des données et de gouvernance des données tels qu'ils s'appliquent aux solutions de données d'entreprise.

Solides compétences analytiques, de dépannage, de résolution de problèmes, de documentation et de communication, avec la capacité d'expliquer des concepts de données techniques à des publics techniques et non techniques.

Capacité à travailler efficacement avec les parties prenantes métier, les propriétaires d'applications, les développeurs, les architectes, les fournisseurs et d'autres ressources technologiques.

Préféré

Expérience de travail avec un Data Lakehouse, un entrepôt de données, une plateforme d'analyse d'entreprise ou une plateforme de données comparable basée sur le cloud, y compris une expérience pratique avec Entegrata ou des technologies similaires.

Expérience avec Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage ou des technologies de données cloud connexes.

Expérience avec Power BI, les modèles sémantiques Power BI ou d'autres plateformes d'entreprise de business intelligence et de reporting.

Expérience avec les technologies et méthodes d'intégration de données, y compris APIs, REST/JSON, la connectivité aux bases de données, les intégrations basées sur des fichiers et les connecteurs de données.

Expérience avec Python, PySpark ou d'autres langages de programmation utilisés pour l'ingénierie et l'automatisation des données.

Expérience avec l'orchestration de pipelines de données, la planification, le chargement incrémental, la gestion des erreurs, la surveillance et le déploiement.

Connaissance de l'architecture de données d'entreprise, de la modélisation dimensionnelle, de la qualité des données, de la gouvernance des données, de la gestion des métadonnées et des concepts de lignage des données.

Expérience de l'intégration de données provenant d'applications d'entreprise, en particulier des systèmes de gestion financière, de temps et de facturation, RH, CRM, de gestion documentaire et de gestion des dossiers couramment utilisés par les cabinets d'avocats.

Expérience du support de plateformes de données, d'analyses ou de solutions de données dans un cabinet d'avocats, une organisation de services professionnels ou un autre environnement sensible à la confidentialité ou fortement réglementé.

Expérience avec Azure DevOps, Git, CI/CD ou d'autres outils prenant en charge le contrôle de code source et le déploiement de solutions de données.

Expérience du support des analyses, de l'intelligence artificielle, du machine learning ou d'autres cas d'utilisation de données avancés.

Certifications pertinentes Microsoft Azure, Databricks, ingénierie des données ou cloud.

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