Solution Architect H/F

6 мес. назад

50k–85k EUR / yearFranceEuropeHybrid

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Designing cloud-native platforms and architectures integrating Cloud, GenAI, security, and DevOps for production-grade applications.

О компании

Une révolution en marche Chez , nous sommes convaincus que l’adoption du Cloud et de la GenAI ne se limite pas à “déployer sur Kubernetes” ou à “brancher un LLM”. Elle exige de repenser l’architecture, l’exploitation et la sécurité : des plateformes cloud natives, observables, résilientes, et capables d’industrialiser des systèmes à grande échelle. Notre vision Nous croyons que l’IA et le Cloud vont redéfinir : L’Architecture Logicielle : passage d’applications “cloud-ready” à des plateformes cloud-native pilotées par l’événementiel et des briques GenAI (agents, retrieval, automatisations) Cloud : émergence d’expériences basées sur des plateformes cloud, soutenues par des backends sécurisés (tooling, IAM, audit) et des architectures orientées “self-service” et “on-demand” pour offrir

Другое

-->R&D et Innovation :
Architecturer des plateformes Cloud & GenAI : concevoir des architectures de référence (multi-tenant, event-driven, API-first) pour implémenter des produits de manière robuste et sécurisée
Optimisation Coût / Latence / Fiabilité : définir des stratégies de performance et de FinOps (caching, autoscaling, serverless vs containers, CPU/GPU scheduling, multi-modèle pour l’IA) et mesurer l’impact sur les SLO
Data & Retrieval on Cloud : penser le socle data pour le cloud ou la GenAI
Approches “build vs buy” : évaluer et intégrer des solutions managées vs self-hosted, avec un cadre de décision pragmatique
-->Expertise technique
Industrialisation (DevOps / SRE / Platform Engineering) : mettre en place une plateforme de delivery (CI/CD, GitOps, IaC) et des environnements reproductibles pour applications Cloud classiques et les workloads IA
Sécurité & Compliance by Design : implémenter IAM, secrets management, chiffrement, network policies, audit, data boundaries, et optionnellement pour l’IA red teaming, et des garde-fous GenAI (content filtering, prompt injection mitigation, output constraints)
Observabilité & Fiabilité : construire le socle d’observabilité (logs, metrics, traces, OpenTelemetry), des SLO/SLI, alerting, runbooks et postmortems - et optionnellement  pour les chaînes GenAI (latence, coût, qualité, hallucinations)
Audit d’architecture : analyser la scalabilité des plateformes clients (quotas, rate limiting, contention, coûts, disponibilité, DR/BCP) et proposer des trajectoires de modernisation
-->Leadership et influence
Tech Leading : définir des standards d’architecture et d’exploitation (landing zones, patterns d’intégration, golden paths, templates) pour accélérer les équipes.
Mentorat technique : faire monter en compétence les développeurs et SRE sur Cloud, Kubernetes, sécurité, IaC, et industrialisation GenAI (LLMOps, évaluation, gouvernance).
Un.e architecte / ingénieur.e senior :  vous avez construit et peut être opéré des systèmes distribués en production (scalabilité, fiabilité, sécurité), pas seulement des prototypes
Expert.e Cloud & DevOps : expérience solide sur au moins un hyperscaler (AWS/Azure/GCP), conteneurs, Kubernetes, réseau, IAM, CI/CD, IaC (Terraform/Pulumi), GitOps. La possession d’une ou des certification(s) sera un plus
Excellent.e communicant.e : vous savez cadrer, simplifier, convaincre et accompagner plusieurs équipes (produit, sécurité, data, dev) sans dogmatisme
Des plus optionnels :
SRE-minded & pragmatique : vous raisonnez en SLO, error budgets, observabilité, résilience (chaos engineering, DR), et vous savez arbitrer time-to-market vs robustesse
GenAI aware : vous comprenez les fondamentaux de l’industrialisation GenAI (RAG, évaluation, prompt/tooling, gouvernance, sécurité) et vous savez intégrer ces briques dans une plateforme cloud
Une opportunité de bâtir des plateformes Cloud & GenAI production-grade, pas juste des démos
Un environnement technique qui valorise l’ excellence opérationnelle et l’architecture “clean”
Une équipe qui aime la hard tech , le concret, et la responsabilité de bout en bout
Un budget R&D pour tester les dernières technos Cloud/GenAI (gateways, vector DB, LLMs, observabilité, GPU) et pousser des benchmarks
La possibilité de définir les patterns d’architecture (Cloud/DevOps/GenAI) des prochaines années