Architecte Data & AI Senior - F/H - CDI

Rejoignez notre communauté Data & Analytics chez Talan !

Vous intervenez comme référent(e) architecture auprès de clients grands comptes pour transformer leurs données en actifs fiables, gouvernés et directement exploitables par les métiers. Votre valeur ajoutée : relier la stratégie data, l’architecture technique, la couche sémantique, la data visualisation et les nouveaux usages d’IA générative, notamment les expériences de type Talk to my Data.

Nous recherchons un profil senior capable de penser et sécuriser l’ensemble de la chaîne de valeur : ingestion, stockage, transformation, modélisation, couche sémantique, KPIs, gouvernance, exposition analytique, adoption métier et industrialisation des solutions.

Votre rôle sur nos projets

Au sein d’équipes projets pluridisciplinaires, vous pourrez être en charge des missions suivantes :

• •Cadrer et challenger les besoins métiers, data et IT afin de définir une architecture cible alignée avec les enjeux de pilotage, de performance et d’adoption.
• •Concevoir des architectures data end-to-end : ingestion, data lake/lakehouse, data warehouse, transformation, exposition, sécurité, qualité, observabilité et FinOps.
• •Définir les modèles analytiques, datamarts, couches sémantiques, métriques métier et référentiels d’indicateurs garantissant cohérence, réutilisabilité et gouvernance des KPIs.
• •Architecturer des solutions de BI moderne : workspaces, modèles sémantiques, datasets certifiés, self-service BI, gouvernance des accès, cycle de vie applicatif et monitoring des usages.
• •Concevoir des expériences conversationnelles de type Talk to my Data permettant aux utilisateurs de questionner leurs données en langage naturel, de générer des insights, des KPIs ou des tableaux de bord à la volée.
• •Structurer l’intégration de l’IA générative dans les plateformes analytiques : couche sémantique, catalogue, moteur de requêtage, orchestration d’agents, sécurisation des données et explicabilité des réponses.
• •Piloter des PoC, démonstrateurs et MVP autour de Copilot, agents analytiques, RAG appliqué aux métadonnées, génération de requêtes SQL/DAX et automatisation de la documentation.
• •Définir les standards d’industrialisation : Git, CI/CD, tests automatisés, documentation, observabilité, déploiement multi-environnements et bonnes pratiques DevSecOps/DataOps.
• •Accompagner les équipes data engineering, analytics engineering, data visualisation et métier dans l’appropriation des architectures et des usages augmentés par l’IA.

 

Votre rôle chez Talan

• •Porter l’expertise Architecture Data & AI auprès de nos clients et contribuer aux avant-ventes, réponses à appels d’offres et soutenances.
• •Créer des assets réutilisables : patterns d’architecture Fabric/Power BI, modèles de semantic layer, framework de gouvernance KPI, accélérateurs Talk to my Data, templates de monitoring et bonnes pratiques d’industrialisation.
• •Réaliser des démonstrateurs autour des architectures analytiques modernes, de Microsoft Fabric, Power BI, Databricks, Snowflake, BigQuery, DBT et des agents conversationnels appliqués à la donnée.
• •Animer la communauté Data & AI : retours d’expérience, conférences internes, mentoring, formations, veille technologique et partage des bonnes pratiques.
• •Contribuer à la montée en maturité de l’offre Data & AI Experience : démocratisation de la donnée, self-service analytics, agentic BI, adoption métier, gouvernance des indicateurs et analytics augmentée.

En tant qu’Architecte Data & AI Senior, vous disposez d’une expérience confirmée dans la conception et l’industrialisation de plateformes data modernes, avec une forte orientation usage, BI, gouvernance des indicateurs et IA appliquée à l’expérience utilisateur.

Formation & expérience

• •Titulaire d’un Bac +5 (école d’ingénieur, université) ou équivalent
• •Minimum 15 ans d’expérience dans des projets Data, BI ou Modern Data Platform, dont plusieurs années en architecture ou lead technique.
• •Expérience réussie dans la mise en place d’une plateforme de data visualisation moderne, idéalement autour de Power BI ou Microsoft Fabric.
• •Expérience significative sur un cas d’usage IA conversationnelle appliqué à la donnée : Talk to my Data, agent analytique, NLQ, génération de KPIs, tableaux de bord à la volée ou assistant décisionnel.

Architecture data end-to-end

• •Très bonne maîtrise des architectures en médaillon, Lakehouse, Data Warehouse Cloud, Modern Data Platform, Data Mesh / Data Product et patterns d’exposition analytique.
• •Capacité à concevoir les flux de bout en bout : ingestion batch/streaming, transformation ELT/ETL, stockage, modélisation, serving, semantic layer, API ou exposition BI.
• •Maîtrise des enjeux de sécurité, gestion des accès, lineage, qualité de données, observabilité, supervision, performance et optimisation des coûts.
• •Expérience sur au moins une plateforme moderne : Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Google BigQuery, Azure, AWS ou GCP.

Power BI & Microsoft Fabric

• •Excellente compréhension des architectures Power BI : tenant, workspaces, modèles sémantiques, DAX, Power Query, datasets certifiés, déploiement, sécurité et gouvernance.
• •Expérience de conception ou de modernisation de plateformes BI : self-service analytics, centre d’excellence, stratégie de publication, monitoring des usages et adoption métier.
• •Maîtrise de Microsoft Fabric : OneLake, Lakehouse, Warehouse, Data Factory, Real-Time Intelligence, semantic models, notebooks et intégration avec Power BI.
• •Capacité à transformer des besoins complexes en indicateurs décisionnels fiables, actionnables et compréhensibles par les métiers et les directions.

IA générative, agents & Talk to my Data

• •Expérience concrète dans la conception ou la mise en production d’un assistant conversationnel appliqué à la donnée : questionnement en langage naturel, génération de requêtes, restitution contextualisée, recommandations ou insights automatisés.
• •Bonne compréhension des architectures RAG, agents, orchestration LLM, vectorisation de métadonnées, catalogues, glossaires métier, semantic layer et garde-fous de sécurité.
• •Capacité à définir les règles de confiance : périmètre des données interrogeables, droits utilisateurs, contrôle des réponses, explicabilité, auditabilité, gestion des hallucinations et validation métier.
• •Maîtrise ou bonne connaissance des assistants du marché : Microsoft Copilot, Copilot Power BI, GitHub Copilot, Azure AI Foundry, ChatGPT Enterprise, Claude ou équivalents.
• •Capacité à identifier les cas d’usage pertinents : génération de KPIs, analyse exploratoire, dashboard à la volée, diagnostic d’écarts, data storytelling automatisé et documentation.

 

Industrialisation, gouvernance & méthode

• •Maîtrise des pratiques Git, CI/CD, tests automatisés, documentation, versioning des modèles, déploiements multi-environnements que ce soit full cloud, cloud souverain ou hybride et monitoring.
• •Sensibilité aux enjeux d'utilisation responsable, explicable et sécurisée de l'intelligence artificielle
• •Maitrise des enjeux de traçabilité, qualité, sécurité et gouvernance de la donnée
• •Expérience en gouvernance de la donnée : catalogage, ownership, qualité, règles de gestion, glossaire, certification des datasets, lifecycle management et politiques d’accès.
• •Capacité à travailler en Agile avec des équipes mixtes métier, IT, data engineering, data science, UX/UI et direction.
• •Anglais professionnel à l’aise à l’oral et à l’écrit, dans un contexte international. (B2 minimum)

 

Certifications

• •Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate (DP-600).
• •Microsoft Fabric Data Engineer Associate (DP-700).
• •Microsoft SQL AI Developer Associate (DP-800).
• •Azure Data Engineer Associate, Azure AI Engineer Associate ou certifications Microsoft Applied Skills autour de Fabric / Copilot / Azure AI.
• •Databricks, Snowflake, DBT, Google Cloud ou AWS Data Analytics.
• •Certification Agile, Scrum, Product Owner ou SAFe appréciée selon les missions.

Q