Data & AI Platform Architect & Product Designer

Talent-R; Paris; Sur place; EUR 48 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Talent-R recherche un Data & AI Product Designer & Architect pour accompagner ses clients dans la conception de plateformes Data modernes et la mise en œuvre de Data Products et solutions IA innovantes.

Le candidat idéal dispose d’au moins 5 ans d’expérience en Data, en cabinet de conseil ou dans des environnements de transformation complexes, et maîtrise les architectures Data, la gouvernance et les approches Data as a Product.

Qualifications

• Vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience dans les domaines de la Data (architecture, modélisation, gouvernance ou plateformes Data), idéalement acquise en cabinet de conseil.
• Vous êtes reconnu(e) pour votre capacité à allier vision stratégique, compréhension des enjeux métiers et expertise technique, afin de concevoir des solutions Data & IA à fort impact.

Responsabilités

• Concevoir des architectures Data & IA évolutives et orientées métier.
• Structurer des Data Products (ownership, qualité, SLA, lineage, métadonnées).
• Déployer les approches Data as a Product et API as a Product.
• Concevoir des plateformes Data modernes pensées comme de véritables produits.
• Participer à des programmes de transformation Data & SI d'envergure.
• Définir les trajectoires de modernisation des plateformes Data.

Connaissances

Architecture des données

Modélisation des données

Gouvernance des données

IA générative

Architectures agentiques

Formation

Bac+5 (école d'ingénieur ou université)

Outils

Erwin

PowerDesigner

Merise

UML

Jira

Confluence

Azure DevOps

Description du poste

Talent-R recherche un Data & AI Product Designer & Architect pour accompagner ses clients dans la conception de plateformes Data modernes et la mise en œuvre de Data Products et solutions IA innovantes.

Le candidat idéal dispose d’au moins 5 ans d’expérience en Data, en cabinet de conseil ou dans des environnements de transformation complexes, et maîtrise les architectures Data, la gouvernance et les approches Data as a Product.