About this role
Renforcer la gouvernance technique et l’architecture de la plateforme Data & IA de notre client dans un contexte de modernisation et de convergence vers une plateforme unifiée, gouvernée et agentic-ready.
La mission vise à accélérer l’industrialisation des cas d’usage IA/ML, garantir la cohérence des environnements MLOps / LLMOps et soutenir la montée en maturité des équipes DataOps et Delivery.
Détail de la mission
Architecture & gouvernance technique
Contribuer à l’évolution de l’offre de service du Socle Data & IA en cohérence avec la stratégie Agentic AI de notre client.Concevoir et formaliser les architectures cibles pour les cas d’usage IA et LLM (MLOps, LLMOps, DataOps, Unity Catalog).Superviser la mise en œuvre de Unity Catalog sur l’ensemble des environnements Databricks (sécurité, data lineage, data sharing, FinOps).Définir et maintenir le cadre d’architecture du socle IA intégrant gouvernance, sécurité, traçabilité et observabilité.Garantir la cohérence technique entre les environnements Data Factory, AI Factory et les systèmes opérationnels.Accompagnement & encadrement des équipes
Encadrer et accompagner les équipes DataOps / MLOps dans la mise en œuvre des bonnes pratiques d’automatisation, CI/CD et monitoring des modèles.Assurer la passation de connaissances et la montée en compétences sur Databricks, Unity Catalog, MLFlow, Azure ML et Azure Data Factory.Collaborer étroitement avec les équipes Delivery pour garantir la fiabilité des pipelines de production et la résilience des environnements IA.Innovation & modernisation
Préparer la plateforme pour l’exposition de Data Products fédérés dans le cadre du parcours Agentic IA (interopérabilité MCP, Managed Server, automation).Contribuer à la définition et au déploiement d’une approche AI by Design intégrant les exigences réglementaires (RGPD, AI Act, ISO 42001).Proposer des architectures d’intégration pour les LLM internes et hybrides (Mistral, Claude…).Identifier et piloter des initiatives d’innovation : IA Observability, AI Cost Control / FinOps IA, Real-Time Data Activation. De formation Bac+5 en ingénierie de données
Minimum 7 ans d’expérience confirmée en architecture Data & IA.
Compétences requises
Techniques :
Architecture Data & AIDatabricks Lakehouse Platform (Unity Catalog, Delta Sharing, MLFlow, Delta Live Tables, Structured Streaming, AutoML)Azure Cloud : Data Factory, Databricks, Data Lake Storage, Event Hub, Key VaultMLOps / LLMOps / DataOpsCI/CD & DevOps : Terraform, Azure DevOpsLangages : Python, Spark, PySparkSécurité, gouvernance, data lineage, observabilitéFinOps IAMéthodologiques & soft skills :
Gouvernance techniqueTravail en environnement agileExcellente communication et collaboration transverse (Data Factory / AI Factory)