Architecte Data & IA

L?Architecte Data & IA intervient comme référent sur les choix techniques, la cohérence des architectures et l?industrialisation des usages Data/IA.

Missions principales

1. Architecture & gouvernance technique

• Concevoir et maintenir les architectures cibles Data & IA (MLOps, LLMOps, DataOps)
• Garantir la cohérence globale de la plateforme Data & IA
• Contribuer à la mise en œuvre d?une gouvernance unifiée des données (sécurité, traçabilité, lineage)
• Superviser l?intégration et l?évolution d?une plateforme Data Lakehouse (type Databricks)
• Participer à l?évolution de l?offre de service du socle Data & IA

2. Industrialisation IA & MLOps

• Structurer les pratiques MLOps / LLMOps (CI/CD, monitoring, automatisation)
• Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des bonnes pratiques DataOps et ML
• Garantir la fiabilité des pipelines de production IA
• Participer à la standardisation des modèles de déploiement IA

3. Innovation & plateforme IA

• Préparer la plateforme pour les usages d?IA générative et agentique
• Concevoir des architectures d?intégration pour les modèles LLM (internes et externes)
• Développer des approches AI by Design (conformité, sécurité, gouvernance)
• Contribuer aux initiatives d?innovation (observabilité IA, optimisation des coûts, temps réel)

4. Accompagnement & montée en compétences

• Encadrer les équipes DataOps et MLOps
• Diffuser les bonnes pratiques d?architecture et d?industrialisation
• Accompagner la montée en maturité sur les outils Data & IA
• Travailler en collaboration avec les équipes Data et Delivery

Livrables attendus

• Architecture cible Data & IA unifiée
• Framework MLOps / LLMOps industrialisé (CI/CD, observabilité, MLFlow?)
• Guide de bonnes pratiques DataOps
• Tableau de bord de suivi de maturité IA / ML
• Recommandations d?évolution de la gouvernance Data & IA

Profil candidat

Compétences requises

• Expertise technique Architecture Data & IA (cloud Azure / Databricks)
• Lakehouse architecture (Unity Catalog, Delta Lake, MLFlow?)
• MLOps / LLMOps / DataOps
• CI/CD & DevOps (Terraform, Azure DevOps)
• Data streaming & temps réel (Kafka, Event-driven architecture)
• Python, Spark / PySpark

Compétences transverses

• Architecture d?entreprise et gouvernance IT
• Capacité à structurer des standards et frameworks
• Expérience en environnement complexe et multi-équipes
• Leadership technique et communication