Descriptif du poste:\n\nDans le cadre du renforcement de son pôle Data & IA, notre client recherche un(e) Expert(e) Data & IA justifiant de minimum 5 ans d'expérience dans la data, capable d'intervenir en tant que référent technique sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data & IA : de l'ingestion et l'industrialisation de la donnée jusqu'au déploiement de solutions d'IA en production.\n\n\n\nLe/la candidat(e) devra être en mesure de concevoir une architecture de solutions Data et/ou IA adaptée à un besoin métier et aux spécificités techniques et contraintes de chaque client, ainsi que d'accompagner les équipes techniques sur la mise en œuvre de ces solutions.\n\n\n\nVos missions:\n\n- Concevoir l'architecture de solutions Data et/ou IA en fonction du besoin métier et des spécificités techniques de chaque client (Cloud, OnPremise, hybride)\n\n- Être le/la référent(e) technique sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data & IA : ingestion, stockage, transformation, exposition et valorisation de la donnée\n\n- Concevoir et mettre en œuvre des solutions de Data Engineering (pipelines de données, ETL/ELT, orchestration, industrialisation)\n\n- Concevoir et accompagner des solutions de Data Science (modélisation, machine learning, expérimentation, MLOps)\n\n- Concevoir et déployer environnement & architecture on-premise (ex : Terraform, Nvidia DCGM, ...)\n\n- Mettre en place le tooling de metrics et d'observabilité (ex : Grafana)\n\n- Concevoir l'architecture Cloud et OnPremise de solutions basées sur des LLM open source\n\n- Accompagner et présenter les solutions auprès de la DSI client (supports, documentation, pages wiki)\n\n- Participer à la veille technologique sur les architectures IA, les LLM et les pratiques MLOps/LLMOps\n\n- Définir la gouvernance des données et garantir la conformité (RGPD, qualité, catalogage) sur les architectures déployées\n\n- Intégrer une démarche FinOps dans la conception des architectures Cloud/On-Premise (dimensionnement, optimisation des coûts)\n\n- Arbitrer les choix technologiques et documenter les décisions d'architecture (ADR, comités techniques)\n\n\n\nEnvironnement technique:\n\n- GCP, AWS, Azure\n\n- Terraform, Ansible, Bicep\n\n- Prometheus, Grafana, Datadog, Dynatrace\n\n- Python\n\n- Docker, Kubernetes\n\n- OpenLLM : Mistral, Qwen, Llama, Gemma, Deepseek\n\n- LLM\n\n- Data Engineering : pipelines ETL/ELT, orchestration (Airflow ou équivalent), Snowflake, Databricks, ...\n\n- Data Science / MLOps : frameworks ML/DL (TensorFlow, PyTorch), suivi et industrialisation des modèles\n\n- Data Visualisation : outils de restitution et de dataviz (type Power BI, Looker ou équivalent)\n\n- Jira, Confluence\n\n- Frameworks et plateformes agentiques : LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, Bedrock Agents, Azure AI Agent Service ou équivalents\n\n- Standards et protocoles de l'IA agentique : MCP (Model Context Protocol), function calling / tool use, orchestration multi-agents\n\n- Gouvernance et sécurité de la donnée : Purview, Collibra, IAM, chiffrement ou équivalents\n\n- FinOps : Azure Cost Management, AWS Cost Explorer, GCP Billing ou équivalents\n\n\n\n#LI-FF1\n\nProfil recherché:\n\n- Formation Bac+5 Ingénieur Informatique / Data / IA\n\n- minimum 5 ans d'expérience dans la data, avec une expertise technique reconnue sur l'ensemble de la chaîne Data & IA\n\n- Capacité avérée à concevoir une architecture de solutions Data et/ou IA adaptée à un besoin métier et aux contraintes spécifiques d'un client\n\n- Expérience sur des solutions de Data Engineering (pipelines, industrialisation de la donnée) et de Data Science (modélisation, MLOps)\n\n- Expérience en Infrastructure as Code (ie : Terraform, Ansible, Bicep, ...)\n\n- Bonne connaissance des LLM open source (Mistral, Llama, Qwen, Gemma, Deepseek) et de leur déploiement (vLLM)\n\n- Bonne connaissance des différents LLM et veille active\n\n- Expérience RAG\n\n- Expérience MCP, conception et mise en œuvre d'infrastructure agentique\n\n- Compétences en Python et mise en place d'outils d'observabilité (ie : Prometheus, Grafana, Datadog, Dynatrace, ...)\n\n- Anglais courant\n\n- Posture de référent(e) technique : capacité à former, accompagner et faire monter en compétence les équipes\n\n- Bon relationnel pour accompagner les équipes Data & DSI clientes\n\n- Capacité d'expression orale appréciée pour prendre la parole sur des événements type table ronde, webinar, conférence\n\n- Expérience dans la définition de la gouvernance des données et de la conformité (RGPD, sécurité, qualité de la donnée)\n\n- Sensibilité cybersécurité et bonnes pratiques de sécurisation des architectures Data & IA\n\n- Connaissance des pratiques FinOps pour l'optimisation des coûts des architectures Cloud/IA\n\n- Capacité à arbitrer des choix d'architecture et à documenter les décisions techniques (ADR)