Data & AI Architect

Vous rejoignez les équipes d'Atos Amplify, engagées dans la transformation data à grande échelle de nos clients, en France et à l’international. Dans cet environnement exigeant et stimulant, vous contribuez à définir les architectures data de référence qui permettront d’industrialiser les cas d’usage IA et GenAI à grande échelle.

Responsabilités / Missions

Vous interviendrez auprès des directions métiers, des DSI et des équipes Data sur plusieurs domaines clés :

1. Définition des architectures data

• Concevoir des architectures data modernes : Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh.
• Définir les architectures cibles de plateformes cloud data : Azure, Snowflake, Databricks ou équivalents.
• Structurer les flux de données de bout en bout : ingestion, transformation, exposition.
• Mettre en place des patterns d’architecture réutilisables et des bonnes pratiques documentées.

2. Modélisation & structuration des données

• Construire des modèles de données conceptuels, logiques et physiques adaptés aux cas d’usage métier et IA.
• Définir les référentiels, dictionnaires de données et standards associés, en lien avec les équipes Data & IT.
• Mettre en place des stratégies de gestion des données : MDM, Data Products, catalogues de données.
• Garantir la cohérence, la qualité, la traçabilité et le bon niveau de documentation des données.

3. Gouvernance & conformité

• Définir et déployer des frameworks de gouvernance Data & IA.
• Mettre en œuvre des règles de qualité, de sécurité, de gestion des accès et de data lineage.
• Assurer la conformité avec les réglementations applicables (RGPD, AI Act, politiques internes de sécurité et de souveraineté).
• Contribuer à la mise en œuvre d’une approche Responsible AI sur l’ensemble des projets data & IA.

4. Architecture pour l’IA & GenAI

• Intégrer les architectures nécessaires aux usages IA & GenAI : pipelines data, RAG, LLM, agents IA, features stores, etc.
• Garantir la disponibilité, la fiabilité et la résilience des données pour l’entraînement et l’exploitation des modèles.
• Structurer les environnements d’expérimentation et d’industrialisation (MLOps / LLMOps) en lien avec les équipes Data Science et IT.

5. Contribution aux projets & delivery

• Accompagner les équipes projet dans la mise en œuvre concrète des architectures définies.
• Collaborer avec les Data Engineers, Data Scientists, architectes cloud, équipes IT et métiers.
• Contribuer aux phases de cadrage, de PoC, de design détaillé et d’industrialisation.
• Apporter une expertise technique structurante dans les programmes de transformation data, en gardant une vision globale du SI data.

6. Innovation & contribution interne

• Participer à l’évolution et à la consolidation des offres Data & IA d’Atos Amplify.
• Développer des assets d’architecture : frameworks, patterns, accélérateurs, blueprints.
• Contribuer à la communauté Data & IA interne : veille technologique, partage de retours d’expérience, animation de sessions de connaissances.
• Promouvoir une culture de curiosité et d’amélioration continue

Profil Recherché

Vous vous reconnaissez dans ce profil :

Expérience

• 5 à 8 années d’expérience en architecture data et/ou IA, idéalement sur des projets de transformation data à l’échelle (multi-pays, multi-entités, contexte SI complexe).
• Participation démontrée à des programmes data structurants (mise en place de plateformes cloud data, data hubs, gouvernance data, industrialisation IA/GenAI).

Expertises techniques & méthodologiques

• Data Architecture : maîtrise des concepts et patterns Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse ; modélisation Data Vault ou dimensionnelle ; architectures distribuées et intégration de données à grande échelle.
• Plateformes & outils : bonne connaissance d’au moins une grande plateforme data (Azure Data Platform, Snowflake, Databricks ou équivalent), ainsi que des outils ETL/ELT et d’outillage de gouvernance data (catalogue, qualité, sécurité, MDM).
• IA & Data : compréhension solide des architectures IA / GenAI, des concepts RAG, LLM, pipelines IA et des enjeux de Responsible AI.
• Data Visualisation : notions sur des outils de BI (Power BI, Spotfire ou équivalents) pour appréhender les besoins de consommation des données.

Compétences comportementales

• Capacité à porter une vision d’architecture auprès des clients, à la rendre concrète et compréhensible pour des interlocuteurs techniques et non techniques.
• Forte capacité d’analyse, de structuration et d’anticipation des impacts SI.
• Esprit de synthèse, sens de la pédagogie, aptitude à vulgariser des sujets complexes.
• Capacité à travailler en environnement complexe multi-acteurs (IT, métiers, partenaires, éditeurs).
• Leadership, sens du collectif et posture de conseil.
• Maîtrise du français et de l’anglais à l’oral comme à l’écrit.

Formation & certifications

• Diplôme d’école d’ingénieur, de commerce ou Master 2 (SI, Data, Business Development ou équivalent).
• Certifications appréciées : PSPO Product Owner, Leading SAFe, Design Thinking, AI for Business, Human-Centered Artificial Intelligence, certifications cloud ou data (Azure, Snowflake, Databricks…).

En savoir plus

La diversité est un moteur au service de la créativité de nos clients, et nous nous efforçons chaque jour de créer un environnement où chacun se sent soutenu et encouragé. 
La « Tech for Good » s'inscrit au cœur de notre mission, que ce soit en matière de lutte contre le changement climatique, pour promouvoir l'inclusion numérique ou garantir la confiance dans la gestion des données. 
Nous sommes fiers des nombreuses reconnaissances mondiales pour nos pratiques environnementales, sociales et de gouvernance, et nous nous engageons à construire un avenir meilleur pour tous en exploitant le pouvoir de la technologie.