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Publié il y a 5 jours

Architecte - Tech Lead IA & Data - Automatisation de Flux Métier de Bout en Bout H/F

Entreprise
Localisation
Paris - 75
Sur site
Type de contrat
Niveau
Top profil
Rémunération
Pas de salaire renseigné

Salaire du marché

Médiane du marché
61k€
Estimation
58k€fourchette habituelle63k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 42 offres pour ce poste (Top profil, Paris), le marché se situe autour de 61k€ (58k€–63k€).

Médiane du marché
600€/j
Estimation
600€/jfourchette habituelle680€/j

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 16 offres pour ce poste (Top profil, Paris), le marché se situe autour de 600€/j (600€/j–680€/j).

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Description du poste

Le besoin

Description

Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un·e Architecte / Tech Lead IA & Data pour porter le cadrage et l'architecture d'un Projet d'automatisation d'un flux de production de données.

Le contexte

Un service de delivery data traite aujourd'hui, de façon largement manuelle, un flux continu de demandes d'extraction déposées sous forme de tickets. Lecture du besoin, traduction en paramètres techniques, exécution de l'extraction, production du livrable et du bon de livraison : chaque étape mobilise du temps humain, alors qu'une grande partie de ces demandes sont standards et répétitives.

L'ambition : automatiser le traitement de bout en bout pour les demandes conformes, et réserver l'intervention humaine aux exceptions.

L'architecture cible est volontairement contrainte, et c'est ce qui rend le sujet intéressant : l'IA traduit la demande, des règles déterministes valident, l'entrepôt de données exécute. Pas d'agent qui dialogue librement, pas d'initiative hors du processus prévu. Un périmètre d'autonomie serré, des garde-fous explicites, une traçabilité complète à chaque étape.

Ton rôle

Tu es garant·e de la conception. Concrètement :

  • Cadrer le flux actuel : responsabilités, interfaces, points de rupture, volumétrie

  • Analyser un échantillon représentatif de demandes réelles pour qualifier la faisabilité et construire le démonstrateur

  • Formaliser le schéma de sortie structuré attendu, les règles de contrôle déterministes et les cas de bascule vers l'humain

  • Définir l'architecture cible : composant IA, couche de validation, orchestration, exécution sur l'entrepôt, gestion des exceptions

  • Construire le dispositif d'évaluation : jeu de tests, situation de référence, critères de recette, indicateurs de bout en bout

  • Sécuriser les choix : rôle technique à privilèges minimaux, périmètre d'objets autorisés, exigences de conformité

  • Arbitrer le modèle d'hébergement (exploitation sur plateforme cloud du prestataire ou déploiement chez le client via infrastructure as code), en garantissant un code fonctionnel identique dans les deux cas

  • Animer les revues qualité et les jalons de décision avec les référents métier, data et sécurité

  • Encadrer techniquement le profil de réalisation

Environnement technique

Python · IA générative appliquée à l'extraction structurée (sorties JSON contraintes, schémas, évaluation) · Entrepôt de données cloud (type Snowflake) · SQL · API d'outils de ticketing · Infrastructure as code (Terraform ou équivalent) · CI/CD · Observabilité

Pourquoi Ever"T ?

Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.

Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.

👉

Exigences du poste

Stack technique :

PythonGenAIJSONSnowflakeSQLAPI DevelopmentTerraformCI/CDMonitoring / Observability

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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