Conseiller en architecture de solutions d’exploitation

Dempton Consulting Group; Montreal; On-site; CAD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

Dempton Consulting Group est à la recherche d’un Conseiller en architecture de solutions d’exploitation spécialisé en IA pour concevoir et intégrer des plateformes IA d’entreprise. Vous travaillerez avec les équipes d’architecture, données, infrastructure, sécurité et développement afin d’assurer l’alignement sur les objectifs d’affaires et les exigences techniques.

Le candidat idéal maîtrise les architectures modernes, les environnements cloud, les API et les approches RAG/agentiques, avec une

Qualifications

• Minimum huit ans d’expérience en TI, dont au moins cinq en architecture de solutions.
• Expérience significative en IA d’entreprise et avec des LLM/générative.

Responsibilities

• Identifier et décrire les capacités IA pour répondre aux besoins d’affaires.
• Concevoir des architectures IA de bout en bout et décrire les composants.
• Élaborer les orientations TI pour les solutions IA et les plateformes.
• Réaliser des dossiers d’architecture IA couvrant sécurité, disponibilité et coût.
• Contribuer à l’évolution des plateformes IA d’entreprise et leurs fondations.
• Concevoir des architectures pour intégration sécurisée de LLM et IA générative.

Skills

Relations interpersonnelles

Capacité d’influence

Apprentissage agile

Innovation pragmatique

Orientation client

Esprit analytique

Vulgarisation concepts

Tools

Azure AI Foundry

Azure OpenAI

Kubernetes

OpenShift

Job description

Conseiller en architecture de solutions d’exploitation

Conseiller en architecture de solutions – Spécialité Intelligence artificielle

Le conseiller en architecture de solutions conçoit des solutions répondant aux besoins d’affaires et technologiques dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il contribue à la conception, à l’évolution et à l’intégration de solutions et de plateformes d’IA d’entreprise, en capitalisant sur les cibles d’architecture, les fondations technologiques et les capacités existantes. Il contribue également à assurer une veille active sur les possibilités offertes par l’évolution rapide des technologies, plateformes et pratiques en intelligence artificielle.Le conseiller devra répondre à différents besoins d’affaires et technologiques, s’assurer de l’arrimage des solutions d’IA à l’architecture existante ainsi qu’à les orientations cibles et produire les différents livrables d’architecture requis. Il travaillera en étroite collaboration avec les intervenants des domaines d’affaires, les équipes d’architecture, de données, d’infrastructure, de sécurité et de développement, les gestionnaires ainsi que les membres des escouades et équipes projets.

Le profil recherché est celui d’un architecte de solutions sénior possédant une expérience concrète dans la conception et la mise en place de solutions ou de plateformes d’intelligence artificielle en contexte d’entreprise. Le conseiller devra posséder une bonne compréhension des différentes composantes d’un écosystème IA moderne et être en mesure d’intervenir, selon les besoins, autant sur les fondations technologiques et l’intégration des plateformes que sur la conception de solutions d’intelligence artificielle générative ou agentique. Une expérience significative dans plusieurs de ces domaines, combinée à une solide capacité d’architecture, d’intégration et d’apprentissage, sera privilégiée.

Responsabilités principales

• Identifier et décrire les capacités fonctionnelles et technologiques requises pour répondre aux besoins d’affaires en matière d’intelligence artificielle.
• Concevoir des architectures de solutions IA de bout en bout et déterminer les applications, plateformes, services, composantes d’infrastructure, données et mécanismes d’intégration requis.
• Élaborer les orientations TI associées aux solutions et plateformes d’intelligence artificielle.
• Réaliser des dossiers d’architecture de solutions en IA, incluant la couverture des exigences fonctionnelles et non fonctionnelles telles que la sécurité, la disponibilité, la performance, la résilience, l’observabilité, l’évolutivité et la maîtrise des coûts.
• Contribuer à la conception et à l’évolution des plateformes d’IA d’entreprise et de leurs fondations technologiques.
• Concevoir des architectures permettant l’intégration sécurisée de modèles de langage (LLM), de services d’IA générative, d’agents IA et de sources de données d’entreprise.
• Définir et intégrer les mécanismes d’accès aux modèles et services d’IA, notamment par l’entremise d’API et de composantes d’intégration adaptées aux architectures IA modernes.
• Concevoir des solutions basées sur des approches RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des architectures agentiques lorsque celles-ci répondent aux besoins.
• Prendre en compte les besoins liés aux données AI-ready et collaborer avec les équipes de données afin que les architectures proposées permettent une utilisation fiable, gouvernée et sécurisée des données par les solutions d’IA.
• Collaborer étroitement avec les équipes d’infrastructure, de sécurité, de données, d’architecture, de développement et d’exploitation afin d’assurer l’intégration et l’industrialisation des solutions d’IA.
• Intégrer les exigences de sécurité dès la conception des solutions, notamment en matière de protection des données, d’identité, de contrôle des accès, de gestion des secrets et de sécurisation des interfaces et services d’IA.
• Décrire les solutions sous forme de schémas et de modèles d’architecture permettant d’en communiquer clairement les composantes, les échanges et les dépendances.
• Élaborer les stratégies de transition, de cohabitation, de migration et de délestage lorsque requis.
• Évaluer les options technologiques et formuler des recommandations en considérant notamment leur valeur, leur maturité, leurs risques, leur sécurité, leur performance et leur intégration à l’écosystème technologique existant.
• Être en mesure de communiquer efficacement auprès de différents auditoires, tant techniques qu’affaires, incluant les analystes, développeurs, spécialistes en infrastructure et sécurité, architectes, responsables de livraison et gestionnaires.
• Connaître et appliquer les normes et standards en vigueur afin de concevoir des solutions conformes respectant les orientations de l’organisation.

Compétences interpersonnelles

• Maîtriser les relations interpersonnelles et être à l’aise dans un environnement impliquant de multiples parties prenantes.
• Démontrer un forte capacité d’influence et de collaboration dans un environnement multidisciplinaire.
• Apprendre avec agilité et maintenir ses connaissances dans un domaine technologique en évolution rapide.
• Stimuler l’innovation tout en maintenant une approche pragmatique dans la conception des solutions.
• Être orienté vers le client, la valeur et les résultats.
• Faire preuve d’un excellent esprit analytique, de rigueur et de jugement.
• Être capable de vulgariser des concepts technologiques complexes auprès d’auditoires techniques, d’affaires et de gestion.
• Être à l’aise dans des contextes d’incertitude, d’ambiguïté et d’évolution technologique rapide.

Connaissances et aptitudes requises

• Un minimum de huit ans d’expérience pertinente en technologies de l’information, dont au moins cinq ans d’expérience en architecture de solutions.
• Expérience significative dans la conception, l’architecture ou la mise en place de solutions ou de plateformes d’intelligence artificielle en contexte d’entreprise.
• Expérience concrète dans la conception ou l’intégration de solutions utilisant des LLM et des technologies d’intelligence artificielle générative.
• Bonne compréhension des architectures modernes d’applications, des environnements infonuagiques, des API, la conteneurisation et des plateformes d’orchestration.
• Compréhension des architectures de données modernes supportant les cas d’usage d’IA et des enjeux permettant de rendre les données AI-ready.
• Capacité à produire et à communiquer des architectures de solutions complexes dans un environnement comportant de multiples parties prenantes.
• Expertise en communication, en rédaction et en présentation de recommandations à différents niveaux de l’organisation, incluant le niveau exécutif.
• Capacité à exercer un rôle d’influence auprès des équipes de développement, d’infrastructure, de sécurité, de données et d’architecture.
• Capacité à travailler efficacement dans l’incertitude et l’ambiguïté.
• Maîtrise du français et de l’anglais de niveau avancé en raison de la nature des tâches, des outils de travail ou des interactions avec des partenaires, membres ou clients anglophones.
• Connaissance du formalisme ArchiMate ainsi que des outils de documentation et de collaboration utilisés en architecture.

Connaissances techniques recherchées

Le conseiller devra démontrer une bonne compréhension globale des architectures d’intelligence artificielle d’entreprise, ainsi qu’une expérience significative dans plusieurs des domaines suivants.

Architecture et plateformes d’intelligence artificielle

• Conception et intégration de solutions ou de plateformes d’IA en contexte d’entreprise.
• Compréhension du fonctionnement et des principales caractéristiques des modèles de langage (LLM) et des solutions d’IA générative.
• Expérience avec Azure AI Foundry, Azure OpenAI ou des plateformes équivalentes permettant la gestion et le déploiement de solutions d’IA d’entreprise.
• Compréhension des architectures permettant l’hébergement, l’exposition, l’orchestration et la consommation sécurisée de modèles et services d’IA.
• Connaissance ou expérience des LLM gateways / AI gateways.
• Connaissance ou expérience de la mise en place ou de l’intégration de serveurs MCP (Model Context Protocol).
• Expérience dans l’intégration d’API et de services d’IA générative.

Données, RAG et connaissances d’entreprise

• Compréhension des architectures de données modernes supportant les cas d’usage d’intelligence artificielle.
• Compréhension des concepts et pratiques permettant de rendre les données AI-ready, notamment la qualité, la gouvernance, le catalogage et le lineage des données.
• Connaissance des embeddings, de la vectorisation, de la recherche sémantique, des architectures RAG et des bases de données vectorielles.
• Compréhension de l’intégration entre les solutions d’IA et les plateformes de données et analytiques d’entreprise.
• Compréhension des enjeux de protection, de classification, de traçabilité et de gouvernance des données consommées ou générées par les solutions d’IA.

Architectures agentiques

• Compréhension des architectures agentiques modernes et de leurs principaux patrons de conception.
• Connaissance des mécanismes d’orchestration d’agents, des outils (tools), de gestion du contexte et de la mémoire.
• Compréhension des mécanismes d’évaluation, de traçabilité et d’observabilité des solutions d’IA et des systèmes agentiques.
• Compréhension des mécanismes permettant aux agents d’interagir de façon sécurisée avec les API, données, outils et systèmes d’entreprise.
• Expérience avec des environnements infonuagiques ainsi qu’une bonne compréhension des architectures de conteneurisation et d’orchestration telles que Kubernetes et OpenShift.
• Compréhension des enjeux de disponibilité, résilience, performance, évolutivité, observabilité et maîtrise des coûts associés aux plateformes et solutions IA.
• Connaissance des pratiques d’industrialisation des solutions d’IA, notamment les principes de MLOps / LLMOps, CI/CD, monitoring et observabilité.

Sécurité et gouvernance

Une expérience en cybersécurité constitue un atout important, particulièrement dans le contexte de la sécurisation des plateformes et solutions d’intelligence artificielle.

Une connaissance de plusieurs des éléments suivants sera considérée favorablement :

• Gestion des identités et des accès aux modèles, données, API et services IA.
• Protection et classification des données.
• Gestion sécurisée des secrets et des informations sensibles.
• Sécurité applicative, infonuagique et des API.
• Compréhension des risques propres aux LLM, à l’intelligence artificielle générative et aux architectures agentiques.
• Connaissance de référentiels de sécurité pertinents tels qu’OWASP, NIST et ISO 27001.
• Governance des données, confidentialité et conformité, notamment la Loi 25.
• Connaissance d’outils de gestion de secrets tels que HashiCorp Vault 

Atouts

• Expérience dans une grande organisation comportant un environnement technologique complexe et fortement intégré.
• Expérience dans un environnement réglementé ou dans le secteur financier.
• Participation à la conception ou à l’implantation d’une plateforme d’IA partagée à l’échelle d’une entreprise.
• Expérience d’architecture impliquant simultanément les équipes d’IA, de données, d’infrastructure, de sécurité, d’architecture et de développement.
• Expérience pratique avec des architectures agentiques ou des solutions intégrant des services d’IA à des systèmes d’entreprise.
• Connaissances en gouvernance, gestion des risques et utilisation responsable de l’intelligence artificielle.
• Certifications pertinentes en architecture infonuagique, intelligence artificielle ou cybersécurité.