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Analytics and AI Architect en CDI

--Casablanca, Maroc--
Ref. :
006650

Contexte :

Dans le cadre de notre projet, nous recrutons un Analytics et AI Architect pour renforcer notre département Analytics et AI Services à Casablanca.

Missions :

  • Concevoir des architectures data de bout en bout (data lakes, lakehouses, entrepôts, pipelines streaming)
  • Définir les standards de modélisation, stockage, ingestion et transformation des données
  • Architecturer l’infrastructure MLOps et de déploiement IA (model registries, CI/CD ML, monitoring)
  • Piloter les choix techniques sur les plateformes cloud (Azure, AWS, GCP) et les outils open source
  • Définir des bonnes pratiques et frameworks réutilisables pour les équipes data
  • Agir comme mentor technique et reviewer sur les projets transverses
  • Animer des ateliers d’architecture avec les parties prenantes client
  • Traduire les besoins métier en blueprints techniques scalables
  • Présenter les décisions d’architecture aux équipes techniques et aux comités de direction
  • Participer aux avant-ventes (cadrage technique, chiffrage)

Profil recherché :

  • Master en informatique, data engineering, software engineering ou mathématiques appliquées
  • Anglais courant + une autre langue (français, arabe, espagnol, allemand)
  • 6+ ans d’expérience technique en architecture data ou domaine connexe
  • Expérience avérée en environnement conseil ou services multi-clients

Compétences techniques :

Architecture data & plateformes

  • Conception de plateformes data à grande échelle (Databricks, Snowflake, BigQuery, Azure Synapse, Redshift)
  • SQL avancé et Python / Scala / Spark
  • Écosystème Big Data : Hadoop, Spark, PySpark, Hive
  • Architectures streaming (Kafka, Flink, Spark Streaming)

Infrastructure IA & ML

  • Tooling cycle de vie ML : MLflow, Kubeflow, SageMaker, Azure ML
  • Architectures MLOps (versioning, CI/CD ML, monitoring, drift detection)
  • Patterns d’intégration GenAI / LLM (RAG, bases vectorielles, pipelines de prompt)

Data Engineering & déploiement

  • Orchestration : Airflow, dbt
  • Conteneurisation : Docker, Kubernetes
  • Gestion de versions : Git, GitHub, GitLab
  • Cloud : AWS, Azure ou GCP

Gouvernance & standards

  • Catalogues de données, traçabilité (lineage), contrôle d’accès, gestion de la qualité
  • BI : Power BI, Tableau, Looker (couche sémantique)
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