Solution Architect — Cloud / DevOps / IA - CDI

CDI · Paris (hybride) · 75-85k€ · 7 ans d'XP minimum

Le contexte

Un cabinet de conseil reconnu comme référence sur le Product en France. Ses clients : des marques que tout le monde connaît, dans des secteurs très différents (retail, hôtellerie, énergie, industrie). Des contextes variés, pas de routine.

De plus en plus de projets gagnés comportent un volet technique fort : refonte de produit, architecture, intégration, plateforme. Et surtout, l'IA est en train de redéfinir complètement la façon de concevoir et de livrer des produits. Le cabinet structure sa practice tech précisément à ce moment-là, avec l'ambition d'être à la pointe : pas de regarder les évolutions de loin, mais de les construire avec les clients.

L'activité tourne déjà et se développe vite. Le poste est une création : venir renforcer et structurer la practice Cloud/DevOps & IA aux côtés du responsable technique et de l'équipe en place.

Ce que tu feras

Deux dimensions :

Avant-vente. Cadrer le besoin d'un client, proposer une architecture, expliquer les choix, convaincre. Répondre aux appels d'offres à volet technique.

Delivery. Mettre les mains dedans. Concevoir, implémenter, emmener le projet jusqu'à la production. Ici on ne fait pas que conseiller : la culture maison, c'est "hands-on or nothing".

À côté des missions : un budget R&D dédié pour tester les technos (LLMs, vector DB, observabilité, GPU), rédiger des articles, parler en conf (si volonté de le faire). Les patterns et golden paths que tu poses aujourd'hui deviennent les standards des clients demain.

Pourquoi c'est intéressant

→ Le manager. Un responsable technique qui a managé des Solution Architects pendant 10 ans : très bon techniquement, et surtout quelqu'un avec qui on progresse. L'équipe est petite, l'accompagnement est réel, et la montée en compétence se fait ensemble. Pas un comité d'architecture.

→ L'IA, au bon moment. Industrialiser les chaînes GenAI, poser les patterns d'observabilité, de coût et de qualité que personne n'a encore standardisés. Les outils IA sont déjà dans le quotidien de l'équipe, et c'est une attente réelle sur le poste.

→ L'impact. Une équipe encore petite : vraie visibilité, latitude de poser des standards plutôt que d'exécuter ceux des autres.

→ Du concret. Du production-grade chez de vrais clients, pas des démos. Du conseil et de l'implémentation à valeur, pas des missions de run au long cours.

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