Descriptif de l’emploi
Au sein du domaine Digital Solutions, la practice Data & IA 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.
Finalité du poste
L’Architecte Data / IA Industries définit et industrialise des architectures adaptées aux environnements industriels sensibles, notamment dans l’aéronautique, la défense, l’énergie et la mobilité.
Membre de l’équipe Data & IA, il ou elle intervient sur les missions à fort enjeu technique et stratégique, contribue aux offres et actifs de la verticale Industries et accompagne le passage des POC à des solutions robustes et déployables.
Responsabilités principales
- Définir des architectures Data & IA : lakehouse, pipelines temps réel, plateformes MLOps, IA embarquée, edge et souveraine.
- Industrialiser les solutions en garantissant passage à l’échelle, performance, résilience, maîtrise des coûts et conformité à l’AI Act.
- Traduire les exigences de sécurité, souveraineté, cloisonnement, temps réel et embarqué en choix d’architecture.
- Intégrer les contraintes des métiers industriels : ingénierie logicielle, systèmes embarqués, simulation, supply chain, gestion de programmes et qualité.
- Capitaliser les patterns d’architecture et contribuer aux briques réutilisables de la practice.
- Développer l’offre et les actifs de la verticale Industries, construire les références et outiller les équipes.
- Porter l’expertise architecturale directement en delivery chez les clients.
Périmètre fonctionnel et technologique
Data et plateformes
- Databricks ou Snowflake, Delta Lake, Kafka, Airflow et Spark.
MLOps et IA
- MLflow, Kubeflow, Vertex AI ou SageMaker, Hugging Face.
IA embarquée et edge
- TensorFlow Lite, ONNX, NVIDIA Jetson ; C/C++ apprécié pour l’embarqué.
Cloud et souveraineté
- AWS, Azure ou GCP ; OVHcloud, Outscale, S3NS ; déploiements on-premise et air-gapped.
Infrastructure
- Kubernetes, Docker, Terraform
Langages
- Python, SQL ; C/C++ pour l'embarqué (plus)
Contextes industriels
- Sécurité, souveraineté, résilience, temps réel, systèmes embarqués et environnements sensibles.
Expérience et expertise
- 8 à 12 ans d’expérience, dont au moins 4 ans en architecture Data/IA dans des contextes industriels.
- Expérience avérée du passage de POC à la production.
- Formation ingénieur ou équivalent universitaire Bac+5.
- Connaissance approfondie des architectures cloud, on-premise, edge et des chaînes MLOps.
- Habilitation Défense ou éligibilité à son obtention appréciée.
Leadership et contribution à la practice
- 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 métiers, les équipes Data/IA, les équipes cloud et les équipes de delivery.
- Esprit de capitalisation : formaliser des patterns, développer les actifs de la practice et outiller les équipes.
