Descriptif de l’emploi
Rejoignez Scalian !
Avec plus de 6000 consultants, Scalian est un acteur majeur du conseil et de l’ingénierie, spécialisé dans trois domaines clés :
- Operations Excellence – Optimisation des organisations et des processus
- Digital Solutions – Transformation numérique, data, IA, développement logiciel
- Systems & Software Engineering – Systèmes complexes, logiciels embarqués, ingénierie système
Nous accompagnons des secteurs stratégiques tels que l’Aérospatiale & Défense, l’Énergie & Life Science, la Mobility, la Banque/Assurance, l’Industrie et les Services.
Votre rôle
Au sein du domaine Digital Solutions, vous rejoignez la practice Data & IA, qui définit les socles technologiques et les plateformes IA, contribue à leur industrialisation et les déploie chez les clients de Scalian, avec une portée nationale et des interactions internationales.
En tant qu’Architecte Data / IA Industrie, vous définissez et industrialisez des architectures adaptées aux environnements industriels (Aéronautique, Naval, Énergie, Chimie, Pharma, Manufacturing / Usine 4.0).
Vous contribuez à développer cette verticale, portez les premières missions à fort enjeu et concevez des solutions robustes, temps réel/edge, traçables et compatibles avec les exigences opérationnelles et réglementaires du secteur industriel.
Votre rôle combine à parts égales le support avant-vente et le solutioning d’une part, et le delivery de projets complexes d’autre part. Vous êtes directement rattaché(e) à la direction de la practice Data & IA et contribuez activement au développement de l’offre, des actifs et des références.
Vos missions
- Définir des architectures Data & IA : Data Mesh / Data Fabric, plateformes MLOps, IoT / IIoT edge-to-cloud, maintenance prédictive, contrôle qualité par vision industrielle, optimisation de Supply Chain et IA générative pour le technicien/ingénieur augmenté (documentation technique, PLM, copilotes de maintenance).
- Industrialiser les solutions en garantissant passage à l’échelle, haute disponibilité, résilience, faible latence et maîtrise des coûts.
- Traduire les exigences des normes et réglementations industrielles (ex. AI Act, EU Data Act, NIS 2, Cyber Resilience Act, ISO 27001 / IEC 62443, bilan carbone / Scope 3) en choix d’architecture.
- Garantir la robustesse, la traçabilité des modèles, le contrôle de la dérive (drift detection) et la sécurité OT/IT.
- Intégrer les contraintes des métiers industriels : ingénierie/bureau d'études, production, maintenance, qualité, Supply Chain, HSE (Hygiène, Sécurité, Environnement) et gestion de l'énergie.
- Capitaliser les patterns d'architecture et développer des briques réutilisables d'ingestion IIoT, de détection d'anomalies, d'optimisation de procédés et de contrôle qualité vision.
- Contribuer aux propositions commerciales et aux cadrages clients.
- Développer l’offre, construire les premières références et porter l’expertise en delivery chez les clients.
Ce que nous recherchons chez vous
- 10 à 15 ans d’expérience, dont au moins 5 ans en architecture Data/IA dans un environnement industriel (Aéronautique, Automobile, Énergie, Process/Manufacturing, etc.).
- Expérience significative d’au moins deux projets Data/IA mis en production à l'échelle industrielle (OT/IT ou Cloud/Edge).
- Formation ingénieur, grande école scientifique avec forte spécialisation technique, ou équivalent universitaire Bac+5.
- Maîtrise des architectures Data/IA en environnement contraint/sécurisé et des enjeux de latence, de continuité de service et de gouvernance de données industrielles.
- Bonne compréhension des métiers industriels (PLM, ERP, MES, SCADA, GED / documentation technique, Supply Chain).
- Capacité à intervenir en avant-vente et en solutioning, puis à porter l’architecture en delivery sur des projets complexes.
- Capacité à structurer une démarche d’industrialisation : prérequis, phases, livrables, risques, chiffrage et trajectoire de déploiement.
- Aptitude à dialoguer avec les décideurs, les équipes métiers/usine, les équipes Data/IA, les équipes IT/OT et cloud.
- Esprit de capitalisation : formaliser des patterns, développer les actifs de la practice et outiller les équipes.
Compétences techniques souhaitées
- Data et plateformes : Databricks ou Snowflake, Delta Lake, Apache Kafka, MQTT, OPC-UA, Airflow, Spark.
- IoT & Edge IA : Azure IoT Edge, AWS IoT Greengrass, NVIDIA Jetson / Triton Inference Server, OpenVINO, TensorFlow Lite.
- MLOps et IA : MLflow, Vertex AI ou SageMaker, feature stores (Tecton ou Feast), Hugging Face, vision par ordinateur (OpenCV, YOLO).
- IA générative : LangChain, LlamaIndex, architectures RAG (recherche dans les documentations techniques, manuels de maintenance, fiches de sécurité) et fine-tuning.
- Cloud & Souveraineté : AWS, Azure ou GCP ; cloud souverain ou privé (OVHcloud, Outscale, S3NS) ; architectures hybrides / On-Premise.
- Infrastructure & DevSecOps : Kubernetes, Docker, Terraform, CI/CD pipelines.
- Langages : Python, C++, SQL.
- Cas d'usage industriels : Maintenance prédictive, contrôle qualité automatique, optimisation des procédés (Digital Twin / Jumeau numérique), suivi de consommation énergétique, planification de Supply Chain, copilotes techniques.
