Architect Cloud et Data H/F

Crédit Agricole Group; Montrouge; Sur place; EUR 90 000 - 120 000; Plein temps

Résumé du poste

Le Crédit Agricole recherche un Architecte Cloud/Data & IA basé à Montrouge pour concevoir des architectures Cloud-Native et des pipelines Data répondant aux enjeux métiers et SI du Groupe.

Vous travaillerez au sein de la Direction Data & IA, en squads pluridisciplinaires et sous une approche Agile, afin d’industrialiser les solutions IA et Data. Le rôle implique une forte interaction avec les métiers et les équipes techniques.

Qualifications

• Concevoir des architectures Cloud-Native (AWS ou GCP) répondant aux exigences de disponibilité, performance, sécurité et coûts.
• 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 (EKS, ECS, Lambda, App Services…).

Responsabilités

• Architecture Cloud & Infrastructure.
• Architecture Data & Plateforme.
• Architecture IA & MLOps.

Connaissances

Cloud architecture

Data architecture

MLOps

Gestion de projets

Agile

Outils

AWS

GCP

CI/CD

Containerization

EKS

ECS

Lambda

App Services

Airflow

Step Functions

Description du poste

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 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 disposent de toutes les compétences Data coopérant au sein de Squads pluridisciplinaires selon une méthode interne d’inspiration Agile :

• Data & AI Engineering visant à préparer les données, définir les architectures, infrastructures et « packager » les solutions qui y seront déployées pour intégration dans le SI
• Data Science Analytique et Sémantique pour concevoir des algorithmes d’Intelligence Artificielle basés sur l’open source exploitant respectivement des données structurées (tabulaires) et des données non structurées (texte, image, voix, vidéos) afin de répondre aux besoins exprimés par les métiers des entités du Groupe
• Gestion de projets qui avec l’ensemble des partenaires et équipes techniques du DataLab Groupe, permet d\'identifier et étudier les opportunités, cadrer les projets et en coordonner la réalisation

Rattaché hiérarchiquement au Responsable Technique du service technologies Data&IA, vos missions (non exhaustives) seront:

• 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 pe