Rôle et Objectifs Nous recherchons un(e) SOFTWARE DEVELOPPER / SOLUTION ARCHITECT pragmatique pour définir, valider et piloter les principes d'architecture des applications internes, des plateformes d'automatisation, des environnements Datalake et des couches d'intégration. Le rôle est axé sur la création de solutions évolutives, maintenables, sécurisées et standardisées, tout en évitant la fragmentation technique, la duplication de logique, les pipelines fantômes (shadow pipelines) et les systèmes parallèles non contrôlés. Le ou la candidat(e) doit posséder une solide expérience en architecture Datalake et en plateformes de traitement de données, avec une bonne compréhension de l'ensemble de la chaîne de données : ingestion, messagerie (messaging), traitement par lots / en continu (batch/stream), stockage, distribution (serving), visualisation, supervision, et architecture orientée IA. Missions et Responsabilités : - Définir les principes d'architecture et les standards techniques. - Valider les conceptions techniques (technical designs) lorsque cela est nécessaire. - Définir les standards de versioning. - Lutter contre la fragmentation technique. - Valider les exceptions à l'architecture standard. - Prévenir la duplication de logique, les pipelines fantômes et les systèmes parallèles. - Accompagner la préparation des déploiements (rollout readiness) d'un point de vue architectural. - Définir les modèles d'architecture pour les applications internes, les API, les outils d'automatisation et les flux d'intégration. - Définir et valider les modèles d'architecture Datalake à travers les couches d'ingestion, de messagerie, de traitement, de stockage, de distribution, de visualisation et de supervision. - Accompagner les choix techniques concernant les architectures basées sur des tâches planifiées (cron), des événements, des traitements par lots (batch), du quasi-temps réel (near-real-time) et des flux en continu (streaming). - Animer des sessions de conception technique et rédiger la documentation d'architecture. - Évaluer de nouvelles technologies et soutenir les décisions techniques stratégiques. - Garantir que les solutions soient évolutives, maintenables, observables, sécurisées et supportables. - Accompagner les futurs cas d'usage liés à l'IA en s'assurant que l'architecture puisse exposer des données fiables, des modèles d'intégration propres et des composants réutilisables. - Promouvoir les meilleures pratiques et apporter des conseils techniques aux équipes de développement. Expérience Requise : - Expérience préalable en tant qu'Architecte de Solutions, Architecte Technique, Architecte de Plateforme ou dans un rôle similaire. - Solide expérience en architecture Datalake. - Bonne compréhension de l'ingestion de données, de la collecte de données, des files d'attente de messages (messaging queues), des référentiels de données, du traitement par lots, du traitement en continu, de l'orchestration et des couches de distribution. - Expérience ou forte connaissance des technologies de traitement de données telles que NiFi, Kafka, Flink, Spark, Airflow, Druid, Trino, Superset, Iceberg, Parquet, le stockage objet, ou technologies équivalentes. - Expérience dans la conception d'architectures d'applications, d'API, d'intégration, de microservices ou de plateformes d'automatisation. - Bonne compréhension des bases de données, des systèmes distribués, de l'intégration et du déploiement continus (CI/CD), des pratiques DevOps, de l'Infrastructure as Code (IaC), des conteneurs, de Kubernetes, de la supervision, de la journalisation (logging), de la sécurité, du déploiement et des contraintes opérationnelles. - Capacité à documenter les décisions d'architecture et à expliquer clairement les choix techniques. - La maîtrise de l'anglais est obligatoire. Les Plus (Atouts) : - La maîtrise de l'espagnol est un plus. - Expérience dans les environnements télécoms / OSS. - Connaissance de la gestion des performances (PM), gestion des pannes (FM), gestion des configurations (CM), topologie, inventaire, NMS ou de la médiation des données réseau. - Exposition aux cas d'usage de l'IA tels que la détection d'anomalies, les prévisions, le RAG, les opérations assistées par l'IA ou la gouvernance de l'IA. - Expérience de travail dans des environnements multi-équipes, multi-plateformes ou multi-opérateurs. - Expérienc...