Architect Cloud et Data H/F

Overview

Crédit Agricole S.A. Au sein du pôle Direction de la Transformation Technologique , la Direction Data & IA a pour ambition de maximiser la contribution de la Data et de l’Intelligence Artificielle au fonctionnement du Crédit Agricole . Elle s’appuie pour cela sur la fonction de Chief Data Officer Groupe et le DataLab Groupe & AI Factory Group, pôles de référence en conception interne de solutions Data & IA innovantes et industrielles en partenariat avec les entités du Groupe. Le DataLab Groupe & AI Factori Group dispose de toutes les compétences Data coopérant au sein de Squads pluridisciplinaires selon une méthode interne d’inspiration Agile .

Rattaché hiérarchiquement au Responsable Technique du service technologies Data & IA, vos missions (non exhaustives) seront définies ci-dessous.

Responsibilities

• Architecture Cloud & Infrastructure
  • Concevoir des architectures Cloud-Native (AWS ou GCP) répondant aux exigences de disponibilité, performance, sécurité et coûts, en lien avec les enjeux métiers et SI.
  • Accompagner les projets dans le choix, la mise en œuvre et l’urbanisation des services cloud, CI/CD, conteneurisation et automatisation.
  • Assurer la cohérence des architectures avec les standards et les normes du groupe Crédit Agricole (urbanisation, conformité, sécurité, interopérabilité).
  • Intégrer des services cloud managés et/ou containerisés selon les besoins (EKS, ECS, Lambda, App Services…).
• Architecture Data & Plateforme
  • Définir et faire évoluer les architectures de données (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh) en cohérence avec la stratégie Data du Groupe.
  • Concevoir des pipelines de données scalables et résilients pour l’ingestion, la transformation et la mise à disposition des données (batch et streaming).
  • Sélectionner et intégrer les technologies adaptées aux cas d’usage : bases de données relationnelles et NoSQL, solutions de stockage objet, outils d’orchestration (Airflow, Step Functions…).
  • Garantir la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données tout au long de leur cycle de vie.
• Architecture IA & MLOps
  • Concevoir des architectures pour le déploiement et l’industrialisation de modèles d’Intelligence Artificielle (ML, NLP, Computer Vision).
  • Mettre en place des plateformes MLOps.

Compétences et expertises

• Cloud & Infrastructure
  • Maîtrise d’au moins un cloud public (AWS ou GCP).
  • Capacité à modéliser des architectures cloud sécurisées, robustes, scalables et résilientes et à accompagner la mise en production.
  • Capacité à rédiger des dossiers d’architecture (DAT, HLD/LLD).
• Data & Analytics
  • Connaissance approfondie des architectures de données modernes (Data Lake, Lakehouse, Data Mesh).
  • Maîtrise des technologies Big Data (Spark, Kafka, Flink) et des bases de données (PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch).
  • Expérience avec les outils d'orchestration de données (Airflow, Dagster, Step Functions).
  • Connaissance des principes de Data Governance et Data Quality.
• IA & MLOps
  • Compréhension des cycles de vie des modèles de Machine Learning.
  • Connaissance des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) et des plateformes MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker).
  • Sensibilité aux enjeux d’IA responsable et de conformité réglementaire.

Qualités et langues

• Excellente communication, force de proposition et sens de l’initiative.
• Capacité d’abstraction, d’écoute et d’animation.
• Aisance dans la communication orale et écrite.
• Français (courant), Anglais (Professionnel).