🚀 Contexte de la mission
Au sein de la Direction Data d'un grand groupe bancaire national, vous intégrez l'équipe en charge des choix d'ingénierie et de la stratégie Data & IA Groupe.
En tant qu'Architecte Data & IA Senior (H/F), vous concevrez et ferez évoluer les architectures data (Cloud, On-Premise et hybrides), accompagnerez les équipes projets applicatives et contribuerez activement à la feuille de route stratégique Data & Cloud du groupe.
🎯 Missions principales & Rôle
Dans un rôle mêlant vision d'architecture, expertise technique et leadership :
- Conception & Cadrage d'Architectures Data/IA : Modéliser et cadrer des architectures data complexes modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, traitement batch & temps réel, architectures IA/ML, LLM, agents intelligents, gestion des clusters GPU).
- Gouvernance & Validation : Rédiger et présenter les dossiers d'architecture devant les différentes instances et comités de validation (Comités Data, Cloud et Sécurité).
- Accompagnement & Conseil : Accompagner, conseiller et challenger les équipes de réalisation (Data Engineers, Développeurs, Ops). Conseiller les DSI métiers sur les choix technologiques et d'outillage.
- Industrialisation & Outillage : Concevoir et faire développer les solutions socles et l'outillage autour de la stack Data & IA, en garantissant une industrialisation de bout en bout (CI/CD, monitoring, observabilité, sécurité).
- Stratégie & Animation : Participer au design de la stack Data cible du groupe, contribuer à l'offre de services Data & IA, et animer les communautés techniques via des retours d'expérience (REX) et une veille technologique active.
🏁 Objectifs
- Déployer des architectures Data & IA scalables, sécurisées et performantes.
- Sécuriser la mise en production des cas d'usage IA/ML complexes.
- Démocratiser et homogénéiser les standards d'architecture Data modernes auprès de l'ensemble des DSI du groupe.
🛠️ Compétences requises
⚙️ Expertise Architecture & Cloud
- Architectures Data Modernes : Maîtrise avancée des architectures Data Lake, DWH, Lakehouse et des patterns d'intégration (ETL/ELT, streaming, APIs).
- Cloud Public : Solide expérience sur un Cloud public, idéalement GCP (Google Cloud Platform) ou alternativement AWS / Azure, et maîtrise de leurs services data natifs.
- Patterns IA / ML : Solide compréhension des architectures d'Intelligence Artificielle (RAG, LLM, agents, pipelines MLOps, infrastructure GPU).
🔧 Software Engineering & Industrialisation
- Data Engineering & Développement : Très bon niveau en Data Engineering (SQL, modélisation de données, pipelines) et maîtrise d'au moins un langage de programmation (de préférence Python).
- DevOps / MLOps : Pratique avérée des démarches d'industrialisation (CI/CD, suivi de performance, sécurité des flux et du stockage).
👤 Profil recherché
- Formation : Bac +5 (École d'ingénieurs ou Master universitaire en informatique / Data / SI).
- Séniorité : Plus de 9 ans d'expérience globale en informatique, dont au moins 5 ans d'expérience spécifique en Data Engineering et Architecture Data/Cloud à l'échelle.
- Soft Skills :
- Leadership technique & Pédagogie : Capacité à inspirer les équipes, formaliser des standards et vulgariser des sujets complexes.
- Esprit de synthèse & Pragmatisme : Aptitude à concilier visions cibles théoriques et contraintes opérationnelles de production.
- Curiosité & Veille : Appétence marquée pour l'écosystème émergent de l'IA générative et de la data.