Architecte de données (H/F)

Description du poste :

En tant qu'organisateur de forums de recrutement, Talents Handicap accompagne de très nombreuses entreprises & organisations en France dans leurs recrutements de collaborateurs en situation de handicap. Participant actuellement à l'un de nos forums. L'entreprise Atos recherche actuellement des profils 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.

1. 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.

1. 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.
• Contribuer à la mise en œuvre d'une approche Responsible AI sur l'ensemble des projets data & IA.

1. 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.