Architecte Solutions Data

13 - Marseille

Les qualifications, les compétences et toute l'expérience pertinente nécessaires pour ce poste se trouvent dans la description complète ci-dessous.

Publié le 25 juillet 2026

Dans le cadre du renforcement de son pôle Data & IA, notre client recherche un(e) Expert(e) Data & IA justifiant de 5 à 10 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. Le/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.

Vos missions

• 
  
• Concevoir l'architecture de solutions Data et/ou IA en fonction du besoin métier et des spécificités techniques de chaque client (Cloud, OnPremise, hybride)
  
• 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
  
• Concevoir et mettre en œuvre des solutions de Data Engineering (pipelines de données, ETL/ELT, orchestration, industrialisation)
  
• Concevoir et accompagner des solutions de Data Science (modélisation, machine learning, expérimentation, MLOps)
  
• Concevoir et déployer environnement & architecture on-premise (ex : Terraform, Nvidia DCGM, ...)
  
• Mettre en place le tooling de metrics et d'observabilité (ex : Grafana)
  
• Concevoir l'architecture Cloud et OnPremise de solutions basées sur des LLM open source
  
• Accompagner et présenter les solutions auprès de la DSI client (supports, documentation, pages wiki)
  
• Participer à la veille technologique sur les architectures IA, les LLM et les pratiques MLOps/LLMOps
  
• Définir la gouvernance des données et garantir la conformité (RGPD, qualité, catalogage) sur les architectures déployées
  
• Intégrer une démarche FinOps dans la conception des architectures Cloud/On-Premise (dimensionnement, optimisation des coûts)
  
• Arbitrer les choix technologiques et documenter les décisions d'architecture (ADR, comités techniques)
  

Environnement technique

• 
  
• GCP, AWS, Azure
  
• Terraform, Ansible, Bicep
  
• Prometheus, Grafana, Datadog, Dynatrace
  
• Python
  
• Docker, Kubernetes
  
• OpenLLM : Mistral, Qwen, Llama, Gemma, Deepseek
  
• LLM
  
• Data Engineering : pipelines ETL/ELT, orchestration (Airflow ou équivalent), Snowflake, Databricks, ...
  
• Data Science / MLOps : frameworks ML/DL (TensorFlow, PyTorch), suivi et industrialisation des modèles
  
• Data Visualisation : outils de restitution et de dataviz (type Power BI, Looker ou équivalent)
  
• Jira, Confluence
  
• Frameworks et plateformes agentiques : LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, Bedrock Agents, Azure AI Agent Service ou équivalents
  
• Standards et protocoles de l'IA agentique : MCP (Model Context Protocol), function calling / tool use, orchestration multi-agents
  
• Gouvernance et sécurité de la donnée : Purview, Collibra, IAM, chiffrement ou équivalents
  
• FinOps : Azure Cost Management, AWS Cost Explorer, GCP Billing ou équivalents
  

Formation

• 
  
• Formation Bac+5 Ingénieur Informatique / Data / IA
  
• 5 à 10 ans d'expérience dans la data, avec une expertise technique reconnue sur l'ensemble de la chaîne Data & IA
  
• Capacité avérée à concevoir une architecture de solutions Data et/ou IA adaptée à un besoin métier et aux contraintes spécifiques d'un client
  
• Expérience sur des solutions de Data Engineering (pipelines, industrialisation de la donnée) et de Data Science (modélisation, MLOps)
  
• Expérience en Infrastructure as Code (ie : Terraform, Ansible, Bicep, ...)
  
• Bonne connaissance des LLM open source (Mistral, Llama, Qwen, Gemma, Deepseek) et de leur déploiement (vLLM)
  
• Bonne connaissance des différents LLM et veille active
  
• Expérience RAG
  
• Expérience MCP, conception et mise en œuvre d'infrastructure agentique
  
• Compétences en Python et mise en place d'outils d'observabilité (ie : Prometheus, Grafana, Datadog, Dynatrace, ...)
  
• Anglais courant
  
• Posture de référent(e) technique : capacité à former, accompagner et faire monter en compétence les équipes
  
• Bon relationnel pour accompagner les équipes Data & DSI clientes
  
• Capacité d'expression orale appréciée pour prendre la parole sur des événements type table ronde, webinar, conférence
  
• Expérience dans la définition de la gouvernance de