Architecte Solutions Data & IA H/F

Dans le cadre du renforcement de son pôle Data & IA, notre client recherche un(e) Expert(e) Data & IA justifiant de 5 à 10 ans d'expérience dans la data, capable d'intervenir en tant que référent technique sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data & IA : de l'ingestion et l'industrialisation de la donnée jusqu'au déploiement de solutions d'IA en production.

Le/la candidat(e) devra être en mesure de concevoir une architecture de solutions Data et/ou IA adaptée à un besoin métier et aux spécificités techniques et contraintes de chaque client, ainsi que d'accompagner les équipes techniques sur la mise en oeuvre de ces solutions.

Vos missions:
- Concevoir l'architecture de solutions Data et/ou IA en fonction du besoin métier et des spécificités techniques de chaque client (Cloud, OnPremise, hybride)
- Être le/la référent(e) technique sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data & IA : ingestion, stockage, transformation, exposition et valorisation de la donnée
- Concevoir et mettre en oeuvre des solutions de Data Engineering (pipelines de données, ETL/ELT, orchestration, industrialisation)
- Concevoir et accompagner des solutions de Data Science (modélisation, machine learning, expérimentation, MLOps)
- Concevoir et déployer environnement & architecture on-premise (ex : Terraform, Nvidia DCGM, ...)
- Mettre en place le tooling de metrics et d'observabilité (ex : Grafana)
- Concevoir l'architecture Cloud et OnPremise de solutions basées sur des LLM open source
- Accompagner et présenter les solutions auprès de la DSI client (supports, documentation, pages wiki)
- Participer à la veille technologique sur les architectures IA, les LLM et les pratiques MLOps/LLMOps
- Définir la gouvernance des données et garantir la conformité (RGPD, qualité, catalogage) sur les architectures déployées
- Intégrer une démarche FinOps dans la conception des architectures Cloud/On-Premise (dimensionnement, optimisation des coûts)
- Arbitrer les choix technologiques et documenter les décisions d'architecture (ADR, comités techniques)

Environnement technique:
- GCP, AWS, Azure
- Terraform, Ansible, Bicep
- Prometheus, Grafana, Datadog, Dynatrace
- Python
- Docker, Kubernetes
- OpenLLM : Mistral, Qwen, Llama, Gemma, Deepseek
- LLM
- Data Engineering : pipelines ETL/ELT, orchestration (Airflow ou équivalent), Snowflake, Databricks, ...
- Data Science / MLOps : frameworks ML/DL (TensorFlow, PyTorch), suivi et industrialisation des modèles
- Data Visualisation : outils de restitution et de dataviz (type Power BI, Looker ou équivalent)
- Jira, Confluence
- Frameworks et plateformes agentiques : LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, Bedrock Agents, Azure AI Agent Service ou équivalents
- Standards et protocoles de l'IA agentique : MCP (Model Context Protocol), function calling / tool use, orchestration multi-agents
- Gouvernance et sécurité de la donnée : Purview, Collibra, IAM, chiffrement ou équivalents
- FinOps : Azure Cost Management, AWS Cost Explorer, GCP Billing ou équivalents

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