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Publié aujourd'hui

Architecte Data & AI (F/H)

Entreprise
AtosESN
Localisation
Bezons, Ile-de-France, France
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Senior

Salaire du marché

Médiane du marché
58k€
Estimation
50k€fourchette habituelle69k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 90 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 58k€ (50k€–69k€).

Salaire du marché pour Architecte (Senior) en France : médiane 57 500 €/an, P25–P75 : 50 000–69 000 €/an, n = 90 offres.

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

 

Vous interviendrez auprès des directions métiers, des DSI et des équipes Data sur plusieurs domaines clés :

1. Définition des architectures data

  • Concevoir des architectures data modernes : Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh.
  • Définir les architectures cibles de plateformes cloud data : Azure, Snowflake, Databricks ou équivalents.
  • Structurer les flux de données de bout en bout : ingestion, transformation, exposition.
  • Mettre en place des patterns d’architecture réutilisables et des bonnes pratiques documentées.

2. Modélisation & structuration des données

  • Construire des modèles de données conceptuels, logiques et physiques adaptés aux cas d’usage métier et IA.
  • Définir les référentiels, dictionnaires de données et standards associés, en lien avec les équipes Data & IT.
  • Mettre en place des stratégies de gestion des données : MDM, Data Products, catalogues de données.
  • Garantir la cohérence, la qualité, la traçabilité et le bon niveau de documentation des données.

3. Gouvernance & conformité

  • Définir et déployer des frameworks de gouvernance Data & IA.
  • Mettre en œuvre des règles de qualité, de sécurité, de gestion des accès et de data lineage.
  • Assurer la conformité avec les réglementations applicables.
  • Contribuer à la mise en œuvre d’une approche Responsible AI sur l’ensemble des projets data & IA.

4. Architecture pour l’IA & GenAI

  • Intégrer les architectures nécessaires aux usages IA & GenAI : pipelines data, RAG, LLM, agents IA, features stores, etc.
  • Garantir la disponibilité, la fiabilité et la résilience des données pour l’entraînement et l’exploitation des modèles.
  • Structurer les environnements d’expérimentation et d’industrialisation (MLOps / LLMOps) en lien avec les équipes Data Science et IT.

Exigences du poste

Compétences requises

  • MDM (Master Data Management)
  • Azure
  • Snowflake
  • Databricks

Un plus

  • Software Architecture
  • Cloud
  • Flux
  • Artificial Intelligence
  • GenAI
  • RAG
  • LLM
  • Agentic AI / Agents IA
  • MLOps
  • LLMOps
  • Data Lake
  • Data Mesh

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À propos de l'entreprise

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