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Dans le cadre du développement de ses activités autour de la Data Platform et de l’Intelligence Artificielle Générative , Hextaem recherche un(e) Architecte Data pour intervenir sur la conception, l’industrialisation et la modernisation d’une plateforme Big Data Cloud bâtie sur AWS , Databricks et des services IA avancés. L’objectif est de définir et de mettre en œuvre une architecture scalable, sécurisée et orientée IA , capable de supporter les cas d’usage analytiques, data science et génAI (RAG, copilotes, modèles internes). Missions principales 1. Conception et architecture de la plateforme Data Définir l’architecture cible sur AWS (S3, Glue, Athena, Lambda, Redshift, etc.). Concevoir les pipelines de données dans Databricks (ingestion, transformation, orchestration). Définir les standards de data quality, gouvernance et sécurité (IAM, encryption, lineage). Structurer les environnements (bronze / silver / gold) selon les meilleures pratiques Lakehouse. 2. Gouvernance et performance Mettre en place des patterns de développement et d’industrialisation (CI/CD Data). Superviser la performance des jobs et optimiser les coûts de la plateforme. Assurer la traçabilité et la conformité des données (RGPD, ISO, sécurité). 3. Génération d’intelligence et IA générative Participer à la conception d’architectures hybrides Data + IA Générative (RAG, embeddings, vector stores). Intégrer des modèles LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Bedrock, etc.) aux pipelines existants. Collaborer avec les Data Scientists pour industrialiser les use cases IA. Évaluer la pertinence d’outils de nouvelle génération (LangChain, LlamaIndex, VectorDB, etc.). 4. Conseil, accompagnement et expertise Être le référent technique sur la plateforme Data pour les équipes internes et clients. Accompagner les Data Engineers et Data Scientists dans la mise en œuvre des bonnes pratiques. Participer aux phases d’avant-vente et d’architecture auprès des clients Hextaem. Assurer une veille technologique active sur les sujets Cloud, Big Data et GénIA. Compétences techniques : Cloud & Data Platform: AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Engineering: Databricks (Spark, Delta Lake, MLflow), ETL/ELT, orchestration (Airflow, ADF) Gouvernance & Sécurité: Data lineage, catalog (Glue Data Catalog, Unity Catalog), RBAC, encryption Langages: Python, SQL, PySpark CI/CD & DevOps: Git, Docker, Terraform, GitHub Actions / Jenkins IA Générative (bonus) L:LMs (OpenAI, Bedrock, Hugging Face), LangChain, VectorDB, RAG patterns