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Nous recherchons un Profil Architecte Cloud AWS (conception & accompagnement) Missions principales : • Études d'opportunité technico-économiques (comparaison de solutions, coûts, risques, impact organisationnel) • Challenge du fournisseur cloud AWS, production des dossiers et diagrammes d'architecture, validation des décisions structurantes • Accompagnement des projets métiers dans leur intégration à la Landing Zone AWS (ateliers, comptes-rendus, RACI – matrice Responsible/Accountable/Consulted/Informed) Expérience attendue : architecte cloud AWS senior, capacité avérée à produire des livrables de comité (PowerPoint/Confluence), posture de conseil et de challenge technique face à un fournisseur cloud, expérience d'accompagnement de projets applicatifs. Certifications ÉLIMINATOIRES (100% obligatoires) : • AWS Certified Solutions Architect – Professional • AWS Certified DevOps Engineer – Professional • Terraform Associate (version 004) • AWS Certified Advanced Networking – Specialty Appréciée (non éliminatoire) : AWS Certified Security – Specialty ────────── Points d'attention pour la sélection : • Les deux certifications AWS de niveau Professional (Solutions Architect + DevOps Engineer) sont exigées cumulativement, sans alternative — merci de vérifier la validité effective des certifications (date d'obtention, non expirées) avant transmission. • la certification Advanced Networking Specialty est peu répandue : Merci de vous assurer que vous posséder bien cette certification avant de postuler

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Architecte Cloud AWS sur Nanterre. Description détaillée: Architecte Cloud AWS (conception & accompagnement) Missions principales : - Études d'opportunité technico-économiques (comparaison de solutions, coûts, risques, impact organisationnel) - Challenge du fournisseur cloud AWS, production des dossiers et diagrammes d'architecture, validation des décisions structurantes - Accompagnement des projets métiers dans leur intégration à la Landing Zone AWS (ateliers, comptes-rendus, RACI – matrice Responsible/Accountable/ Consulted/Informed) Expérience attendue : architecte cloud AWS senior, capacité avérée à produire des livrables de comité (PowerPoint/Confluence), posture de conseil et de challenge technique face à un fournisseur cloud, expérience d'accompagnement de projets applicatifs. Certifications ÉLIMINATOIRES (100% obligatoires) : - AWS Certified Solutions Architect – Professional - à jour - AWS Certified DevOps Engineer – Professional - à jour - Terraform Associate (version 004) - à jour - AWS Certified Advanced Networking – Specialty - à jour Appréciée (non éliminatoire) : AWS Certified Security – Specialty - à jour Les livrables sont : Modules Terraform réutilisables, pipelines CI/CD (GitLab), scripting Python/Shell Études d'opportunité technico-économiques (comparaison de solutions, coûts, risques, impact organisationnel) Automatisation de la gestion des incidents via agent DevOps/IA Compétences techniques: Landing Zone AWS - Expert - Impératif Terraform - Expert - Impératif IAM, DevSecOps - Expert - Impératif FinOps - Confirmé - Impératif

Architecture & gouvernance • Analyser et challenger les architectures fonctionnelles et techniques proposées dans le cadre des différents projets. • Veiller à l'alignement des solutions avec les principes d'architecture, les standards et les architectures de référence. • Participer aux revues d'architecture et préparer les dossiers pour les instances de gouvernance. • Formaliser et challenger les Architecture Decision Records (ADR) en documentant les choix, alternatives et compromis techniques. • Suivre les dérogations, exceptions et la dette technique. • Contribuer à l'évolution des principes, standards, patterns et référentiels d'architecture. • Participer à la mise à jour des référentiels et outils d'architecture d'entreprise, notamment SAP LeanIX ou équivalent. • Architecture d'intégration & expertise technique • Concevoir et challenger des architectures d'intégration autour des API, microservices et architectures événementielles. • Travailler sur les flux de données et les interactions entre les différents systèmes. • Participer à des prototypes et Proofs of Concept lorsque nécessaire. • Apporter une expertise technique et assurer un rôle d'arbitrage auprès des équipes de développement et des partenaires externes. • Accompagner les équipes projets dans la définition des solutions et garantir leur cohérence avec l'architecture cible. • Accompagnement des projets métiers • Intervenir sur des projets liés aux systèmes cœur de métier : ERP, supply chain, planification, logistique ou autres systèmes critiques. • Définir les options d'architecture, les schémas d'intégration et les flux de données avec les équipes projets. • Garantir la cohérence entre les décisions prises au niveau des projets et la trajectoire d'évolution globale du SI. • Contribuer aux travaux de planification et aux dépendances techniques dans un environnement Agile à l'échelle. Architecture & Intelligence Artificielle • Architectures autour des LLM, RAG et agents IA. • Intégration via API Gateway ou plateformes dédiées. • Gestion du contexte, sécurité, gouvernance et observabilité. • Analyse de la faisabilité technique et de l'impact des solutions IA sur le système d'information. Référence de l'offre : iz7gq7t6ss

Elément de contexte et organisation : Au sein du train Refontes Financement & Innovation, nous recherchons un expert Snowflake dans le cadre de la construction de notre architecture de données. Objectif : accélérer l'appropriation interne de Snowflake, tout en maîtrisant les coûts de compute. Nous avons besoin de quelqu'un avec une expérience en modélisation décisionnelle, idéalement sur SnowFlake avec des compétences Business Analyst pour comprendre le contenu véhiculé et les modélisations métiers à mettre en oeuvre pour les vues destinées à être exposées Objectif poursuivi pour cette mission : • Accélérer l'appropriation de Snowflake par les équipes internes (montée en compétences, bonnes pratiques, patterns d'usage) • Orienter les choix d'implémentation pour optimiser les coûts de compute (sizing des warehouses, stratégies de cache, clustering, etc.) • Concevoir une architecture décisionnelle autour de Snowflake à partir des sources AWS • Mettre en place une stratégie d'historisation des données robuste et maîtrisée • Comprendre et modéliser les données métier pour construire des vues exposées alignées avec les besoins fonctionnels • Assurer le transfert de compétences vers les équipes internes tout au long de la mission Compétences métier souhaitables : • Expertise Snowflake • Maîtrise avancée de Snowflake : architecture interne, virtual warehouses, clustering, partitionnement • Optimisation des coûts de compute : stratégies de suspension/reprise, multi-cluster warehouses, résultats mis en cache, query profiling Compétences Business Analyst * • Capacité à comprendre et analyser les besoins métier pour les traduire en modèles de données • Aptitude à dialoguer avec les équipes fonctionnelles pour qualifier le contenu des datasets • Expérience dans la définition de vues sémantiques orientées usages métier (reporting, analyse, restitution) Liste des technologies : Snowflake DBT SQL AWS Athena

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Architecte IA / MLOps Senior H/F Description de la mission : Dans le cadre du développement et de l'industrialisation des usages d'Intelligence Artificielle au sein d'une grande organisation, notre client recherche un Architecte IA / MLOps Senior pour accompagner la définition, la mise en œuvre et le passage à l'échelle de solutions IA (Machine Learning et IA Générative). La mission s'inscrit au sein d'une équipe Architecture & IA en interaction avec les équipes Data, Cloud, Architecture d'Entreprise, Sécurité, Conformité et Métiers. Objectifs de la missionConcevoir les architectures techniques des solutions IA et IA Générative. Garantir l'intégration des solutions dans le système d'information existant. Définir et déployer les pratiques MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Mettre en place les dispositifs d'observabilité et de supervision des solutions IA en production. Accompagner les équipes techniques dans l'adoption des bonnes pratiques IA. Missions principalesArchitecture et cadrage techniqueRéaliser les études de faisabilité technique des cas d'usage IA. Définir les architectures cibles pour des solutions de Machine Learning, RAG, LLM et agents IA. Produire les dossiers d'architecture et recommandations techniques. Veiller à l'alignement avec les standards d'architecture, de sécurité et de gouvernance. Prototypage et validationPiloter ou réaliser des POC et MVP IA. Évaluer la pertinence des modèles, des données et des mécanismes d'intégration. Identifier les risques techniques et les prérequis d'industrialisation. Formaliser les résultats et recommandations. Industrialisation et MLOpsConcevoir et mettre en œuvre les chaînes MLOps. Définir les processus de déploiement, de versioning et de monitoring des modèles. Accompagner l'intégration des solutions IA dans les environnements de production. Contribuer à la structuration d'un catalogue de services IA. Observabilité et exploitationDéfinir les indicateurs de suivi et de performance des modèles. Mettre en place les mécanismes de supervision et d'alerte. Contribuer à l'amélioration continue de la fiabilité des solutions IA. Participer à la définition des processus de RUN IA. Gouvernance et accompagnementParticiper aux instances de gouvernance IA et Architecture. Veiller à la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et de sécurité. Assurer un rôle de référent technique auprès des équipes projets. Accompagner la montée en compétence des équipes sur les sujets IA, GenAI et MLOps. Livrables attendusDossiers d'architecture IA. Études de faisabilité et rapports de POC. Standards et bonnes pratiques MLOps. Schémas d'architecture et documentation technique. Tableaux de bord de supervision et indicateurs de performance. Recommandations d'industrialisation et de gouvernance. Compétences requisesIndispensablesPython. Git et CI/CD (GitLab CI ou équivalent). Cloud public, avec une forte orientation Azure. Machine Learning et IA Générative (LLM, RAG, embeddings). MLOps : pipelines, déploiement, monitoring, versioning. Architecture d'intégration et APIs. Expérience des architectures d'agents IA. AppréciéesSnowflake. Apache Airflow. Sécurité appliquée à l'IA (gestion des prompts, traçabilité, cloisonnement des données). Profil recherchéFormation supérieure en informatique, data ou intelligence artificielle. Minimum 5 ans d'expérience sur des environnements Data / ML / Cloud. Expérience significative en architecture IA et industrialisation de solutions IA. Bonne compréhension des enjeux d'intégration au sein d'un système d'information complexe. Expérience des environnements d'entreprise et de la gouvernance technologique. Qualités attenduesLeadership technique. Capacité à vulgariser et accompagner les équipes. Orientation résultats et valeur métier. Rigueur documentaire et sens de la qualité. Forte sensibilité aux enjeux de sécurité et de conformité. Excellentes capacités de communication avec des interlocuteurs techniques et métiers. Compétences / Qualités indispensables : MLOps, Cloud, Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Compétences / Qualités qui seraient un + : Certifications Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureMLInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI Compétences techniques (hard skills) Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité) Compétences comportementales (soft skills) Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur, documentation et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Communication claire avec équipes techniques et métiers. Profil & qualifications Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent. Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML Langues : Français, anglais technique. Localisation : obligatoirement sur Toulouse