Senior Manager, Solutions Architecture - Data & AI

Responsabilités

Qualifications

• Familiarité multi-plateforme, avec une expertise dans un ou plusieurs des domaines suivants : Plateformes de données cloud : Expérience approfondie avec Databricks, Snowflake ou d'autres solutions majeures d'entreposage de données/lakehouse en nuage Services IA/ML cloud : Maîtrise des plateformes IA/ML natives au cloud (p. ex., AWS Bedrock / SageMaker, Azure ML, Google AI Platform/Vertex AI) Plateformes cloud backend : Solide expérience avec les principaux fournisseurs cloud (AWS, Azure, GCP) pour le déploiement et la gestion de solutions de données et d'IA Expertise sectorielle en données et IA : Connaissance spécialisée de l'écosystème des données, incluant l'ingestion de données, les processus ETL/ELT, l'entreposage de données, les lacs de données et l'analytique en temps réel Maîtrise de l'apprentissage automatique et de l'IA : Les candidats doivent être au fait des tendances actuelles en apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, apprentissage profond), MLOps et concepts avancés d'IA comme l'IA agentique ou les grands modèles de langage (LLM)
• Plateformes de données cloud : Expérience approfondie avec Databricks, Snowflake ou d'autres solutions majeures d'entreposage de données/lakehouse en nuage
• Services IA/ML cloud : Maîtrise des plateformes IA/ML natives au cloud (p. ex., AWS Bedrock / SageMaker, Azure ML, Google AI Platform/Vertex AI)
• Plateformes cloud backend : Solide expérience avec les principaux fournisseurs cloud (AWS, Azure, GCP) pour le déploiement et la gestion de solutions de données et d'IA
• Expertise sectorielle en données et IA : Connaissance spécialisée de l'écosystème des données, incluant l'ingestion de données, les processus ETL/ELT, l'entreposage de données, les lacs de données et l'analytique en temps réel
• Maîtrise de l'apprentissage automatique et de l'IA : Les candidats doivent être au fait des tendances actuelles en apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, apprentissage profond), MLOps et concepts avancés d'IA comme l'IA agentique ou les grands modèles de langage (LLM)
• Compétences techniques : Compréhension approfondie des principes MLOps et des outils d'intégration continue/livraison continue (CI/CD) pour les modèles d'apprentissage automatique Familiarité avec la conteneurisation (Docker) et l'orchestration (Kubernetes) pour des déploiements évolutifs Expérience en estimation logicielle, planification du travail et élaboration de plans de projet dans des contraintes de temps et de coût Souci du détail et capacité à naviguer dans l'ambiguïté
• Compréhension approfondie des principes MLOps et des outils d'intégration continue/livraison continue (CI/CD) pour les modèles d'apprentissage automatique
• Familiarité avec la conteneurisation (Docker) et l'orchestration (Kubernetes) pour des déploiements évolutifs
• Expérience en estimation logicielle, planification du travail et élaboration de plans de projet dans des contraintes de temps et de coût
• Souci du détail et capacité à naviguer dans l'ambiguïté
• Expérience dans la livraison de logiciels ou de solutions de données dans un environnement agence/service client
• Capacité à décomposer clairement des concepts complexes en données et IA pour des interlocuteurs techniques et non techniques, y compris des parties prenantes de niveau exécutif
• Expérience dans des conversations commerciales impliquant des budgets et des honoraires liés aux initiatives de données et d'IA
• Passion pour l'application de processus modernes qui transforment les organisations clientes (p. ex., livraison continue, itération rapide et méthodologies inspirées de l'agilité pour les données et le ML)
• Excellentes compétences en communication verbale et écrite
• Capacité à utiliser des cadres reproductibles et des meilleures pratiques pour intégrer de nouvelles technologies de données ou concepts d'IA
• Intérêt pour l'entreprise cliente dans son ensemble, au-delà d'un seul projet de données ou d'une initiative d'IA, et désir d'élargir un compte pour servir un client de manière holistique
• Aussi à l'aise dans les environnements de prévente que de post-vente

Employeur souscrivant au principe de l'égalité d'accès à l'emploi