Chez Thélio, nous accompagnons nos clients dans la modernisation et la structuration de leurs écosystèmes Data et IA.
En tant que Tech Lead / Architecte Data & IA, tu interviens sur des projets stratégiques — de la conception de l’architecture cible jusqu’à la mise en production.
Ton rôle : garantir la performance, la robustesse et la scalabilité des plateformes tout en insufflant les bonnes pratiques d’ingénierie et d’architecture au sein des équipes.

Tes missions

Tu interviens sur tout le cycle de vie des projets data, avec une vision globale et un fort niveau d’autonomie :

• Concevoir et faire évoluer les architectures Data & IA : challenger l’existant, définir les modèles cibles et orienter les choix technologiques selon les besoins métiers et les contraintes techniques.

• Concevoir et industrialiser les pipelines d’ingestion et de transformation (batch & streaming) pour alimenter les datalakes, lakehouses, avec les outils les plus adaptés.

• Préparer les fondations data pour les cas d’usage IA et Machine Learning : gouvernance, qualité, traçabilité, et accessibilité des données

• Mettre en place les environnements de déploiement et d’exploitation selon les standards DevOps et DataOps : CI/CD, monitoring, observabilité.

• Traduire les besoins métiers en solutions techniques robustes et évolutives, en assurant la cohérence globale des modèles et des flux.

• Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données à chaque étape du projet.

• Encadrer et accompagner les équipes techniques, partager les bonnes pratiques, et promouvoir une culture d’excellence technique.

• Participer aux avant-ventes, POC et cadrages techniques, pour construire les architectures les plus adaptées aux enjeux clients.

Pour t’épanouir sur ce poste, il faut aimer conjuguer expertise technique, vision d’ensemble et leadership :

• 5 ans d’expérience minimum sur des projets Data d’envergure.

• Solide expérience en modélisation, architecture, conception et déploiement de plateformes Data (Datawarehouse, DataLake, Lakehouse).

• Maîtrise du SQL et d’au moins un langage de scripting (Python, Scala, etc.).

• Bonne compréhension des enjeux IA / ML : préparation de données, MLOps, pipelines de features, intégration de modèles

• Vision globale des architectures Data Cloud (Azure, GCP ou AWS).

• Connaissance des principes CI/CD, Infrastructure as Code, DataOps, monitoring et testing.

• Appétence forte pour l’innovation et la veille technologique.

• Bon niveau d’anglais technique.

Stack technique (indicative)

• Data Integration / Orchestration : Airbyte, Fivetran, DBT, Apache Airflow, Dagster, Azure Data Factory, AWS Glue

• Data Platform : Databricks, Snowflake, BigQuery, MS Fabrics, Amazon Redshift, AWS Athena, Delta Lake

• Infra / DevOps : Terraform, Azure DevOps, Docker, Kubernetes

• Langages : SQL, Python, Spark

• MLOps / IA (plus) : MLflow, Feature Store, Vertex AI, Azure ML, Databricks ML, APIs LLM

(Les outils de data visualisation ne sont pas au cœur du poste, mais une compréhension des enjeux de restitution est un plus.)