Architecte Entreprise Data-IA H/F - collectivite

Information importanteType de contrat: FreelanceTaux journalier : 650Localisation : Paris, FranceDate de démarrage :UrgentMode de travail : HybridePublié le : 9 juillet 2026Le besoinMission longue chez un grand acteur du secteur de l'énergie. Possibilité de recrutement à l'issue de la mission.Missions, Rôles et responsabilitésLe poste couvrira notamment les sujets suivants :Mettre en oeuvre la stratégie produit des solutions Data et IA au sein de l'organisation.Cartographier le portefeuille de solutions existantes en regard des besoins fonctionnels métier.Formaliser les doctrines d'utilisation associées : critères de choix, périmètres d'usage et règles de non-redondance entre outils.Arbitrer entre solutions concurrentes en s'appuyant sur des critères techniques, de souveraineté/SIGC et de valeur métier.Produire des schémas de décision actionnables à destination des équipes Delivery et des BU.Contribuer à la définition et au cadrage des solutions autour de la plateforme data, des data products, du machine learning, de l'IA générative et du MLOps.Profil recherchéCompétences requisesLes compétences suivantes sont particulièrement importantes pour réussir dans ce rôle :Maîtrise des approches « data product » pour structurer, prioriser et industrialiser des produits de données.Solide expertise en IA générative, appliquée à la conception et au choix de solutions adaptées aux usages.Expérience confirmée des plateformes data (data platform) et de leur intégration dans un écosystème d'outils.Compétences en machine learning, avec une compréhension des enjeux de mise en production.Pratique du MLOps pour fiabiliser le cycle de vie des modèles (déploiement, supervision, amélioration continue).Profil recherchéNous recherchons un profil disposant d'une solide expérience d'architecture d'entreprise appliquée aux sujets Data et IA :Capacité à intervenir comme architecte d'entreprise pour structurer un portefeuille de solutions et en assurer la cohérence.Aisance à dialoguer avec les métiers, les BU et les équipes Delivery afin d'aligner les choix d'outils sur les besoins et la valeur.Habitude de produire des livrables décisionnels clairs et directement exploitables (doctrines, critères de choix, schémas de décision).