Architecte Digital et Data
Il y a 1 jour
Casablanca-Settat, Maroc
Banque Centrale Populaire - BCP
Temps plein
Gratuit avec email ou Google
Enregistrez cette offre et organisez votre recherche
Créez un compte gratuit pour enregistrer des offres d'emploi, créer des alertes et revenir à cette liste depuis votre tableau de bord.
Gratuit avec email ou Google
En continuant, vous acceptez nos Conditions d’utilisation & Politique de confidentialité.
La Banque Centrale Populaire recrute au sein de l’entité Systèmes d'Information Groupe, Un Architecte Digital et Data (H/F).
Mission principale :
1. Architecture Digital
• Définir les architectures cibles des plateformes digitales.
• Garantir la cohérence entre Web, Mobile, API et services backend.
• Définir les principes d'architecture pour les parcours digitaux.
• Accompagner les projets de transformation digitale.
• Prendre en compte les exigences de performance, disponibilité, sécurité et scalabilité.
• Concevoir les architectures permettant une évolution rapide des parcours et services digitaux. 2. Architecture API & Intégration
• Définir les architectures API.
• Définir les principes d'API Management.
• Concevoir les architectures d'intégration entre applications.
• Travailler avec les architectures ESB, API Gateway, événements et messaging.
• Définir les standards d'exposition et de consommation des services.
• Garantir la cohérence des échanges entre systèmes internes et partenaires. 3. Architecture Data
• Définir l'architecture cible de la plateforme Data du Groupe.
• Définir les principes de collecte, stockage, transformation et exposition des données.
• Concevoir les architectures Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse selon les besoins.
• Prendre en compte la volumétrie, la performance, la disponibilité et la scalabilité. 4. Data Management & Gouvernance En collaboration les responsables Data :
• Contribuer à la définition des standards d'architecture Data ;
• Prendre en compte les principes de Data Ownership et Data Stewardship ;
• Intégrer les exigences de qualité et de traçabilité des données ;
• Contribuer à la définition des référentiels de données ;
• Prendre en compte le lineage et la traçabilité ;
• Intégrer les exigences de classification et de protection des données ;
• Contribuer à la maîtrise des données de référence et données clients. 5. Architecture Analytics & IA
• Définir les architectures nécessaires aux usages Analytics et IA.
• Concevoir les architectures d'alimentation des modèles Data/IA.
• Prendre en compte les besoins de Data Science et Machine Learning.
• Définir les principes de mise à disposition des données pour l'IA.
• Garantir l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Compétences/Qualités souhaitées :
• Analyse des architectures complexes et en dégager rapidement les enjeux, risques et options.
• Production des architectures cohérentes, documentées et techniquement justifiées.
• Être capable d'arbitrer entre plusieurs solutions techniques en fonction du risque, du coût, de la performance et de la résilience.
• Identification des risques d'obsolescence, de capacité, de performance et de résilience avant qu'ils ne deviennent critiques.
• Conception des solutions répondant réellement aux besoins des métiers.
• Être capable de mener une étude d'architecture de bout en bout.
• Compréhension des principaux concepts IA / Machine Learning / Deep Learning.
• Compréhension des architectures nécessaires à l'exploitation des données pour l'IA.
• Compréhension des architectures GenAI / LLM.
• Principes de RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Principes de MLOps / LLMOps et industrialisation des modèles.
• Enjeux d'intégration des solutions IA avec le SI existant.
• Compréhension des enjeux de sécurité, confidentialité, traçabilité et gouvernance des données utilisées par l'IA.
• Capacité à évaluer les impacts d'une solution IA sur l'architecture Data, applicative et infrastructure. Domaines d'excellence souhaités : Vision stratégique et transverse du SI, fort esprit d'analyse et de synthèse, capacité de conception et d'anticipation, leadership technique, esprit critique et capacité à challenger les solutions, excellentes aptitudes de communication et de vulgarisation, rigueur, curiosité technologique, orientation résultat, esprit collaboratif et capacité à prendre des décisions dans un environnement complexe. Niveau d'études souhaité: Formation de niveau Bac+5 en informatique, systèmes d’information ou équivalent. Expérience professionnelle souhaitée: Expérience de 8 à 12 ans minimum.
• Définir les architectures cibles des plateformes digitales.
• Garantir la cohérence entre Web, Mobile, API et services backend.
• Définir les principes d'architecture pour les parcours digitaux.
• Accompagner les projets de transformation digitale.
• Prendre en compte les exigences de performance, disponibilité, sécurité et scalabilité.
• Concevoir les architectures permettant une évolution rapide des parcours et services digitaux. 2. Architecture API & Intégration
• Définir les architectures API.
• Définir les principes d'API Management.
• Concevoir les architectures d'intégration entre applications.
• Travailler avec les architectures ESB, API Gateway, événements et messaging.
• Définir les standards d'exposition et de consommation des services.
• Garantir la cohérence des échanges entre systèmes internes et partenaires. 3. Architecture Data
• Définir l'architecture cible de la plateforme Data du Groupe.
• Définir les principes de collecte, stockage, transformation et exposition des données.
• Concevoir les architectures Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse selon les besoins.
• Prendre en compte la volumétrie, la performance, la disponibilité et la scalabilité. 4. Data Management & Gouvernance En collaboration les responsables Data :
• Contribuer à la définition des standards d'architecture Data ;
• Prendre en compte les principes de Data Ownership et Data Stewardship ;
• Intégrer les exigences de qualité et de traçabilité des données ;
• Contribuer à la définition des référentiels de données ;
• Prendre en compte le lineage et la traçabilité ;
• Intégrer les exigences de classification et de protection des données ;
• Contribuer à la maîtrise des données de référence et données clients. 5. Architecture Analytics & IA
• Définir les architectures nécessaires aux usages Analytics et IA.
• Concevoir les architectures d'alimentation des modèles Data/IA.
• Prendre en compte les besoins de Data Science et Machine Learning.
• Définir les principes de mise à disposition des données pour l'IA.
• Garantir l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Compétences/Qualités souhaitées :
• Analyse des architectures complexes et en dégager rapidement les enjeux, risques et options.
• Production des architectures cohérentes, documentées et techniquement justifiées.
• Être capable d'arbitrer entre plusieurs solutions techniques en fonction du risque, du coût, de la performance et de la résilience.
• Identification des risques d'obsolescence, de capacité, de performance et de résilience avant qu'ils ne deviennent critiques.
• Conception des solutions répondant réellement aux besoins des métiers.
• Être capable de mener une étude d'architecture de bout en bout.
• Compréhension des principaux concepts IA / Machine Learning / Deep Learning.
• Compréhension des architectures nécessaires à l'exploitation des données pour l'IA.
• Compréhension des architectures GenAI / LLM.
• Principes de RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Principes de MLOps / LLMOps et industrialisation des modèles.
• Enjeux d'intégration des solutions IA avec le SI existant.
• Compréhension des enjeux de sécurité, confidentialité, traçabilité et gouvernance des données utilisées par l'IA.
• Capacité à évaluer les impacts d'une solution IA sur l'architecture Data, applicative et infrastructure. Domaines d'excellence souhaités : Vision stratégique et transverse du SI, fort esprit d'analyse et de synthèse, capacité de conception et d'anticipation, leadership technique, esprit critique et capacité à challenger les solutions, excellentes aptitudes de communication et de vulgarisation, rigueur, curiosité technologique, orientation résultat, esprit collaboratif et capacité à prendre des décisions dans un environnement complexe. Niveau d'études souhaité: Formation de niveau Bac+5 en informatique, systèmes d’information ou équivalent. Expérience professionnelle souhaitée: Expérience de 8 à 12 ans minimum.