ARCHITECTE DATA & IA / ARCHITECTE SOLUTIONS - CDI

1. Intitulé du poste

Architecte Data & IA / Architecte Solutions – Blueprint & Architecture d’entreprise

2. Contexte et enjeux du poste

Dans le cadre de projets de transformation numérique et d’accélération de l’adoption de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Architecte Data & IA capable de concevoir et de formaliser des architectures cibles, en cohérence avec les enjeux métiers, data, technologiques et stratégiques de l’entreprise.

Positionné à l’interface entre l’architecture de solutions et l’architecture d’entreprise, il intervient sur la définition des architectures de référence, la réalisation de blueprints et la structuration des fondations nécessaires au déploiement de solutions Data et IA à l’échelle.

Le candidat devra justifier d’une expérience significative dans la conception de blueprints d’architecture, idéalement sur des cas d’usage IA, ainsi que d’une solide culture Data et d’une expérience des environnements complexes de grands groupes.

3. Missions principales

Architecture et conception de blueprints

• Concevoir et formaliser des blueprints d’architecture technique et fonctionnelle, en particulier pour des plateformes Data et IA.

• Définir les architectures cibles ( Target Architecture ) et les trajectoires de transformation associées.

• Traduire les besoins métiers en architectures cohérentes, évolutives, sécurisées et industrialisables.

• Définir les principes d’architecture, les standards technologiques, les patterns de conception et les composants structurants.

• Cartographier l’existant, identifier les écarts avec la cible et proposer des scénarios d’évolution.

• Garantir l’alignement des architectures de solutions avec les principes d’architecture d’entreprise et le système d’information global.

• Produire les livrables d’architecture : dossiers de conception, schémas, vues applicatives, data et techniques, trajectoires et recommandations.

Architecture Data & IA

• Concevoir des architectures permettant l’intégration, le stockage, la transformation, l’exposition et la valorisation des données.

• Définir les architectures nécessaires au déploiement de cas d’usage IA, notamment autour de l’IA générative et des grands modèles de langage (LLM).

• Maîtriser les principes de fonctionnement et les cas d’usage des bases de données relationnelles, NoSQL, vectorielles et des architectures hybrides.

• Concevoir des architectures de recherche sémantique et de gestion des embeddings, notamment dans le cadre de solutions RAG ( Retrieval-Augmented Generation ).

• Définir les interactions entre les plateformes Data, les modèles IA, les API, les applications métiers et les systèmes existants.

• Intégrer les problématiques de qualité, de gouvernance, de traçabilité, de sécurité et de cycle de vie de la donnée.

• Prendre en compte les enjeux de performance, de scalabilité, de disponibilité, de coûts et d’industrialisation des solutions IA.

• Contribuer à la définition des fondations techniques nécessaires au passage à l’échelle des cas d’usage IA.

Architecture de solutions et vision transverse

• Assurer la cohérence entre les besoins métiers, les architectures applicatives, les plateformes Data et les solutions IA.

• Définir les choix d’architecture et argumenter les arbitrages technologiques.

• Évaluer les solutions du marché et les technologies émergentes au regard des besoins et des contraintes de l’entreprise.

• Collaborer avec les architectes d’entreprise, les architectes solutions, les architectes Data, les équipes Cloud, cybersécurité, infrastructure et les équipes de développement.

• Garantir l’intégration des solutions dans un système d’information complexe, hétérogène et évolutif.

• Accompagner les équipes projet dans la déclinaison opérationnelle des blueprints et veiller au respect des principes d’architecture définis.

Gouvernance et accompagnement des grands comptes

• Intervenir dans des organisations complexes, avec de multiples parties prenantes et des systèmes d’information de grande envergure.

• Présenter et défendre les choix d’architecture auprès des directions IT, des équipes métiers et des instances de gouvernance.

• Faciliter les échanges entre les équipes stratégiques, les experts techniques et les équipes opérationnelles.

• Contribuer à la définition des standards, des bonnes pratiques et des référentiels d’architecture.

• Accompagner les programmes de transformation Data et IA en tenant compte des contraintes organisationnelles, réglementaires et technologiques.

4. Compétences techniques recherchées

Architecture

• Expérience confirmée en architecture de solutions et/ou architecture d’entreprise.

• Maîtrise des démarches de conception d’architectures cibles et de formalisation de blueprints.

• Capacité à produire des architectures de référence et des trajectoires de transformation.

• Bonne connaissance des approches de modélisation et de documentation d’architecture : ArchiMate, TOGAF, UML ou équivalents.

Data et bases de données

• Forte culture Data et bonne compréhension des architectures de données modernes.

• Bonne maîtrise des bases de données relationnelles et NoSQL.

• Connaissance approfondie ou expérience pratique des bases de données vectorielles, des embeddings, de la recherche sémantique et des mécanismes d’indexation.

• Compréhension des architectures de stockage, d’intégration et de traitement de données.

• Connaissance des enjeux de gouvernance, de qualité, de sécurité et de lignage des données.

Intelligence artificielle

• Bonne compréhension des architectures IA et des composants nécessaires à leur mise en œuvre.

• Connaissance des LLM, de l’IA générative, du RAG et des architectures associées.

• Capacité à concevoir un blueprint intégrant les modèles IA, les données, les bases vectorielles, les API et les applications métiers.

• Connaissance des enjeux de déploiement, d’industrialisation, de supervision et de maîtrise des coûts des solutions IA.

• Une expérience concrète de conception de blueprints IA en environnement professionnel constituera un avantage majeur.

Environnements technologiques

• Bonne compréhension des environnements Cloud et des architectures hybrides.

• Connaissance des plateformes Data et des écosystèmes technologiques associés.

• Compréhension des enjeux de cybersécurité, de gestion des accès, de conformité et de protection des données.

• Capacité à comparer différentes solutions technologiques et à justifier les choix d’architecture.