Architecte Data & AI

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…).