Foundations Architect (H/F/NB)
HybridBordeaux, Nouvelle-Aquitaine, France or Toulouse, Occitanie, France
Job Summary
Design and guarantee the coherence of the intelligence system, managing data circulation, model integration (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini), and agent orchestration. Define constraints for the Forward Deployed Engineer, ensuring scalability, resilience, and security of deployed systems rather than demonstration feasibility. Collaborate with AI Engineers on execution and Software Engineers on applicative integration, while arbitrating routing, cascading, and FinOps IA choices to maintain economic sustainability. Establish technical standards and documentation enabling team evolution, and support the Forward Deployed Engineer and AI Engineer in client-facing deployments when required.
Required Qualifications
- Plus de 8 ans d'expérience en conception et mise en place d'architectures techniques complexes (data, cloud, systèmes distribués)
- Une pratique avérée de mise en production de systèmes à l'échelle
- Une pratique des enjeux de sécurité et de gouvernance des accès en environnement de production
- Une capacité à penser système avant de penser technologie
- De la rigueur et de l'exigence technique
- Une aisance à travailler en soutien du Forward Deployed Engineer et de l'AI Engineer
- Une capacité à produire, documenter et transmettre
- Conception d'architectures de systèmes d'intelligence : circulation de la donnée, intégration des modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), orchestration technique des agents
- Conception de plateformes data modernes (lakehouse, data mesh, data fabric) et de plateformes IA d'entreprise (Palantir Foundry / AIP, ou équivalent)
- Mise en place d'infrastructures data et de pratiques MLOps
- Conception d'architectures événementielles et de systèmes de streaming à l'échelle (Kafka)
- Conception de feature stores et d'infrastructures de model serving
- Sécurisation des systèmes et gouvernance des accès
- Intégration de LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) et de bases de données vectorielles
- Mise en place d'observabilité et de monitoring pour des systèmes distribués
- Déploiement sur le cloud (Azure, GCP ou AWS) et gestion de l'infrastructure as code (Terraform)
- Maîtrise comparée des modèles et de leurs fournisseurs (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) : performance, coût, latence, spécificités
- Arbitrage des choix de coût d'inférence et de routing entre modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.)
- Rédaction éprouvée de dossiers d'architecture technique et de documentation
- Anglais professionnel courant, à l'écrit comme à l'oral
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