Architecte Data & IA (H/F)

Missions

• Cadrage & Architecture Tech : Concevoir les architectures cibles (Batch, Temps Réel, Cloud et On-Premise) et piloter techniquement les projets du POC à l'industrialisation
• Pipelines Data & IA : Développer et orchestrer les pipelines de traitement de données massives (PySpark) et d'inférence IA
• Architectures GenAI & RAG : Implémenter et optimiser des solutions RAG avancées interconnectées avec des modèles de langage (LLM) et des bases vectorielles
• Flux Streaming & Ingestion : Mettre en place des flux temps réel performants (Kafka, NiFi) connectés aux moteurs de données et d'IA
• Industrialisation & MLOps/DevOps : Mettre en place les chaînes CI/CD, l'orchestration des flux, le monitoring et garantir la performance, la sécurité et la qualité des données
• Leadership & Pilotage : Encadrer techniquement les équipes (Data, IA, Cloud), assurer le suivi projet et vulgariser les choix d'architecture auprès des équipes Métier et Produit

Compétences

Big Data & Processing : Maîtrise de PySpark (Batch & Streaming) et des environnements distribués (Hadoop/Cloudera, HDFS). Streaming & Ingestion : Solide expertise sur Kafka et NiFi pour le traitement de données temps réel. Bases de Données (NoSQL & Vectorielles) : Expérience sur Cassandra/Hive ainsi que sur les bases vectorielles (Pinecone, FAISS, Weaviate ou ChromaDB). GenAI & Frameworks IA : Maîtrise des LLM (OpenAI/Azure OpenAI, Claude, Mistral...), du Prompt Engineering et des frameworks associants (LangChain, LlamaIndex). DevOps, MLOps & Orchestration : Solides pratiques CI/CD (GitLab, Docker), scripts Python/FastAPI et outils d'orchestration (Airflow, Prefect). Cloud & SGBD : Bonnes notions des architectures Cloud (Azure, AWS ou GCP) et maîtrise du langage SQL.

Profil recherché

Formation : Bac+5 en informatique, génie logiciel, Data Science, IA ou équivalent. Expérience : Expérience confirmée en Architecture Data (~8 ans et +) en Data Engineering et intégration de solutions IA. Aptitudes : Leadership technique, esprit analytique, sens de la communication et autonomie. Langues : Anglais technique requis. Voir une traduction anglaise (aide à la lecture) Traduction automatique, fournie comme aide de compréhension : l'offre fait foi dans sa langue d'origine et la candidature se fait dans cette langue. As part of the growth of our activities, we are looking for a Data & AI Architectpassionate about new technologies, capable of designing, leading and industrializing high-value-added Big Data and GenAI solutions for our clients.

Your missions

• Scoping & Tech Architecture: Design target architectures (Batch, Real-Time, Cloud and On-Premise) and technically lead projects from POC to industrialization
• Data & AI Pipelines: Develop and orchestrate massive data processing pipelines (PySpark) and AI inference pipelines
• GenAI & RAG Architectures: Implement and optimize advanced RAG solutions interconnected with language models (LLM) and vector databases
• Streaming & Ingestion Flows: Set up high-performance real-time streams (Kafka, NiFi) connected to data and AI engines
• Industrialization & MLOps/DevOps: Set up CI/CD pipelines, flow orchestration, monitoring and ensure performance, security and data quality
• Leadership & Management: Technically supervise teams (Data, AI, Cloud), ensure project monitoring and make architecture choices accessible to Business and Product teams

Required technical skills

Big Data & Processing: Proficiency in PySpark (Batch & Streaming) and distributed environments (Hadoop/Cloudera, HDFS). Streaming & Ingestion: Strong expertise in Kafka and NiFi for real-time data processing. Databases (NoSQL & Vector): Experience with Cassandra/Hive as well as vector databases (Pinecone, FAISS, Weaviate or ChromaDB). GenAI & AI Frameworks: Proficiency in LLMs (OpenAI/Azure OpenAI, Claude, Mistral...), Prompt Engineering and associated frameworks (LangChain, LlamaIndex). DevOps, MLOps & Orchestration: Strong CI/CD practices (GitLab, Docker), Python/FastAPI scripts and orchestration tools (Airflow, Prefect). Cloud & DBMS: Good knowledge of Cloud architectures (Azure, AWS or GCP) and proficiency in SQL.

Desired Profile

Education: Bac+5 in computer science, software engineering, Data Science, AI or equivalent. Experience: Proven experience in Data Architecture (~8 years and +) in Data Engineering and integration of AI solutions. Skills: Technical leadership, analytical mindset, communication skills and autonomy. Languages: Technical English required.