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Architecte d'Entreprise Data & IA - Expert Databricks & Microsoft Foundry AI - Freelance (H/F)

ParisCDIil y a 2h

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Postée il y a 2h · CDI

Description du poste

DESCRIPTIF DÉTAILLÉ DU BESOIN

Dans le cadre d'un projet stratégique de transformation Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Architecte d'Entreprise Data & IA expérimenté, disposant d'une expertise avancée sur Databricks et Microsoft Foundry AI, pour accompagner un acteur majeur du secteur du luxe.

Au sein d'une équipe dédiée à l'innovation technologique, vous interviendrez sur la conception et la mise en œuvre d'un socle d'architecture Data & IA permettant aux applications métiers et aux agents d'intelligence artificielle d'accéder aux données de manière fiable, sécurisée, gouvernée et contextualisée.

L'enjeu est de construire une architecture d'entreprise robuste, évolutive et réutilisable, tout en capitalisant sur les plateformes et capacités déjà présentes dans le système d'information.

Vous jouerez un rôle clé dans la définition de la vision d'architecture cible et dans sa déclinaison opérationnelle à travers des POC, MVP et premiers cas d'usage, avec une perspective d'industrialisation.

VOS PRINCIPALES MISSIONS

1. Définition de l'architecture Data & IA

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Définir l'architecture cible et la roadmap de mise en œuvre du socle Data & IA.

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Concevoir des composants et services réutilisables facilitant la découverte, l'accès, la préparation et la contextualisation des données.

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Définir les modalités d'intégration entre Databricks, Microsoft Foundry AI, les plateformes Data & IA existantes, les APIs et les applications métiers.

*

Garantir la cohérence globale de l'architecture avec les standards et contraintes du SI.

2. Gouvernance, accessibilité et contextualisation des données

*

Définir les stratégies d'exposition des données aux applications et agents IA : APIs, requêtes directes, MCP (Model Context Protocol), RAG et pipelines Data.

*

Structurer les modèles sémantiques et le contexte métier mis à disposition des agents IA.

*

Intégrer les problématiques de qualité, traçabilité, lineage, métadonnées et gouvernance des donné

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