Data IA Architect Senior – Semantic Layer & Agentic AI h/f (IT) / Freelance

Onyx-Conseil; Paris; Hybride; EUR 90 000 - 130 000; Plein temps

Résumé du poste

Onyx-Conseil recherche un Data IA Architect Senior pour définir l’architecture de référence d’une couche sémantique adaptée à une organisation multi-entités. Vous traduirez les structures techniques en concepts métiers et guidelines exploitables par des agents basés sur des LLM.

Vous analyserez les niveaux de maturité des entités, évaluerez Databricks, Microsoft Fabric et knowledge graphs, et proposerez un modèle de gouvernance fédérée.

Qualifications

• Expérience en définition d’architectures IA et data pour de grands groupes.
• Maîtrise des concepts de gouvernance des données et d’urbanisation.
• Connaissance des technologies IA générative et des patterns d’intégration d’LLM.

Responsabilités

• Définir l’architecture de référence d’une couche sémantique métier et IA.
• Identifier composants, patterns d’intégration et briques réutilisables.
• Formaliser standards de modélisation, ontologies et data products; rédiger la documentation.

Connaissances

Data architecture

Knowledge graphs

Data governance

LLM integration

Agentic AI

Outils

Databricks

Microsoft Fabric

Description du poste

Dans le cadre d’un programme de transformation autour de l’IA agentique, notre client recherche un(e) Data IA Architect Senior afin de définir l’architecture de référence d’une couche sémantique groupe. Cette couche devra permettre de traduire les structures techniques existantes — tables, colonnes, jointures, métadonnées et sources hétérogènes — en concepts métiers, définitions, relations et règles compréhensibles par les utilisateurs et exploitables par des agents basés sur des LLM.

La mission s’inscrit dans un contexte de grand groupe international, complexe et fédéré, composé de plusieurs entités disposant de niveaux de maturité et de spécificités différents.

Définir les capacités fonctionnelles et techniques de la couche sémantique ;

Identifier les composants communs, patterns d’intégration et briques réutilisables ;

Formaliser les standards de modélisation, ontologies, taxonomies, data products et Data Mesh ;

Produire la documentation d’architecture de référence et les guidelines associées ;

Analyser les spécificités et niveaux de maturité des différentes entités ;

Évaluer les technologies et standards pertinents, notamment autour de Databricks, Microsoft Fabric, knowledge graphs et solutions de gouvernance ;

Clarifier le périmètre groupe et entités ;

Proposer un modèle de gouvernance fédérée adapté à une organisation multi-entités ;

Accompagner la définition des trajectoires d’implémentation et d’intégration avec les cas d’usage IA, LLM et Agentic AI.

L’enjeu principal est de construire un socle sémantique fiable, gouverné et industrialisable, capable d’accélérer le déploiement de plusieurs cas d’usage Data et IA à l’échelle du groupe.