Architecte

Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités qui vous incomberont :
Agir à titre d’expert-conseil en architecture de solutions de données et d’intelligence artificielle ainsi qu’en industrialisation des modèles ;
Orienter la conception des solutions selon les meilleures pratiques de développement, d’ingestion, de transformation, d’entreposage, de dénormalisation, d’indexation, d’agrégation et de traitement des données ;
Concevoir l’architecturelogicielle des solutions analytiques et d’intelligence artificielle ;
Évaluer les composantes technologiques et les bibliothèques disponibles sur le marché afin de sélectionner les solutions adaptées aux besoins ;
Intégrer les technologies retenues à l’écosystème existant en assurant leur cohérence, leur réutilisabilité et leur robustesse ;
Participer à la conception et à la réalisation de solutions analytiques d’affaires d’envergure ;
Promouvoir les pratiquesd’infrastructure sous forme de code et contribuer à l’automatisation des environnements technologiques.Le profil recherché est le suivant :
Maîtriser les principes d’architecture logicielle, les modèles de conception et les meilleures pratiques de développement dans un contexte analytique ;
Démontrer une expériencesignificative dans la création de composantes et de bibliothèques réutilisables et robustes ;
Modéliser des données structurées et non structurées dans des environnements complexes ;
Posséder une expertise en apprentissage automatique et en intelligence artificielle agentique ;
Utiliser le langage Python à un niveau avancé ;
Exploiter Databricks, ses différentes fonctionnalités et ses interfaces de programmation applicative ainsi que l’environnement Microsoft Azure ;
Collaborer avec plusieurs équipes afin de comprendre leurs besoins et d’y répondre par des outils et un accompagnement adaptés ;
Gérer les particularitésliées aux systèmes d’envergure, aux volumes importants de données et aux traitements en temps réel ;
Proposer des solutions adaptées à l’évolution des environnements existants et aux projets comportant des échéanciers serrés ;
Connaître MLflow, Databricks, Collibra, Terraform, Azure DevOps et GitHub Copilot ainsi que les mécanismes d’intégration et de déploiement continus.
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