Architecte Solutions Data & Ia (h/f)

KLANIK est une société de conseil en Ingénierie IT qui accompagne ses clients dans leurs projets digitaux et technologiques.
En 2011, Johan GUEDJ crée KLANIK avec la volonté de réinventer la place de l'ingénieur dans les sociétés de conseil, en le positionnant comme un acteur du rayonnement et du développement de son entreprise.
Le groupe KLANIK compte plus de 800 talents, évoluant dans 15 agences en Europe, Amérique du Nord, Afrique et Moyen-Orient. Des experts engagés, atypiques et passionnés, impliqués dans des projets stratégiques grâce à leur haut niveau de compétences sur 5 pôles métiers :
• Software,
• DevOps & Cloud,
• Agilité,
• Cybersécurité,
• Data & IA.

Vos Missions

• Concevoir l'architecture de solutions Data et/ou IA en fonction du besoin métier et des spécificités techniques de chaque client (Cloud, OnPremise, hybride)

• Être le/la référent(e) technique sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data & IA : ingestion, stockage, transformation, exposition et valorisation de la donnée

• Concevoir et mettre en œuvre des solutions de Data Engineering (pipelines de données, ETL/ELT, orchestration, industrialisation)

• Concevoir et accompagner des solutions de Data Science (modélisation, machine learning, expérimentation, MLOps)

• Concevoir et déployer environnement & architecture on-premise (ex : Terraform, Nvidia DCGM, ...)

• Mettre en place le tooling de metrics et d'observabilité (ex : Grafana)

• Concevoir l'architecture Cloud et OnPremise de solutions basées sur des LLM open source

• Accompagner et présenter les solutions auprès de la DSI client (supports, documentation, pages wiki)

• Participer à la veille technologique sur les architectures IA, les LLM et les pratiques MLOps/LLMOps

• Définir la gouvernance des données et garantir la conformité (RGPD, qualité, catalogage) sur les architectures déployées

• Intégrer une démarche FinOps dans la conception des architectures Cloud/On-Premise (dimensionnement, optimisation des coûts)

• Arbitrer les choix technologiques et documenter les décisions d'architecture (ADR, comités techniques)
  

Environnement Technique

• GCP, AWS, Azure

• Terraform, Ansible, Bicep

• Prometheus, Grafana, Datadog, Dynatrace

• Python

• Docker, Kubernetes

• OpenLLM : Mistral, Qwen, Llama, Gemma, Deepseek

• LLM

• Data Engineering : pipelines ETL/ELT, orchestration (Airflow ou équivalent), Snowflake, Databricks, ...

• Data Science / MLOps : frameworks ML/DL (TensorFlow, PyTorch), suivi et industrialisation des modèles

• Data Visualisation : outils de restitution et de dataviz (type Power BI, Looker ou équivalent)

• Jira, Confluence

• Frameworks et plateformes agentiques : LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, Bedrock Agents, Azure AI Agent Service ou équivalents

• Standards et protocoles de l'IA agentique : MCP (Model Context Protocol), function calling / tool use, orchestration multi-agents

• Gouvernance et sécurité de la donnée : Purview, Collibra, IAM, chiffrement ou équivalents

• FinOps : Azure Cost Management, AWS Cost Explorer, GCP Billing ou équivalents
  

Profil

• Formation Bac+5 Ingénieur Informatique / Data / IA

• 5 à 10 ans d'expérience dans la data, avec une expertise technique reconnue sur l'ensemble de la chaîne Data & IA

• Capacité avérée à concevoir une architecture de solutions Data et/ou IA adaptée à un besoin métier et aux contraintes spécifiques d'un client

• Expérience sur des solutions de Data Engineering (pipelines, industrialisation de la donnée) et de Data Science (modélisation, MLOps)

• Expérience en Infrastructure as Code (ie : Terraform, Ansible, Bicep, ...)

• Bonne connaissance des LLM open source (Mistral, Llama, Qwen, Gemma, Deepseek) et de leur déploiement (vLLM)

• Bonne connaissance des différents LLM et veille active

• Expérience RAG

• Expérience MCP, conception et mise en œuvre d'infrastructure agentique

• Compétences en Python et mise en place d'outils d'observabilité (ie : Prometheus, Grafana, Datadog, Dynatrace, ...)

• Anglais courant

• Posture de référent(e) technique : capacité à former, accompagner et faire monter en compétence les équipes

• Bon relationnel pour accompagner les équipes Data & DSI clientes

• Capacité d'expression orale appréciée pour prendre la parole sur des événements type table ronde, webinar, conférence

• Expérience dans la définition de la gouvernance des données et de la conformité (RGPD, sécurité, qualité de la donnée)

• Sensibilité cybersécurité et bonnes pratiques de sécurisation des architectures Data & IA

• Connaissance des pratiques FinOps pour l'optimisation des coûts des architectures Cloud/IA

• Capacité à arbitrer des choix d'architecture et à documenter les décisions techniques (ADR)