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# Architecte Data - IA - Services Financiers H/F

- **Company:** Pourquoi Scalian
- **Location:** Neuilly-sur-Seine, France (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Component-Based Software Engineering, Microsoft Azure, Cloud Computing, Fraud Prevention and Detection, Python (Programming Language), SQL Databases, Feature Store, Google Cloud, Retrieval-Augmented Generation, Snowflake, Apache Spark, Llamaindex, Generative AI, Data Lakes, Kubernetes, HuggingFace, Apache Kafka, Machine Learning Operations, Terraform, AWS EKS, Docker, Databricks
- **Published:** October 20, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84643222.html

## About the Role

Cloud réglementé : AWS, Azure ou GCP ; cloud souverain ou privé avec OVHcloud, Outscale ou S3NS.

Infrastructure : Kubernetes, Docker et Terraform

Langages : Python et SQL.

Services financiers : Scoring, pricing, fraude, KYC/AML, risques, conformité, actuariat, trading et relation client.

EUR

Relation client
Intelligence artificielle
SQL
AWS
Kubernetes
Python
KAFKA
Terraform
Docker

## Description

L'Architecte Data / IA Services Financiers définit et industrialise des architectures adaptées aux environnements de la banque, de l'assurance et de l'asset management.

Membre de l'équipe Data & IA, il ou elle contribue à développer cette verticale, porte les premières missions à fort enjeu et conçoit des solutions robustes, explicables, traçables et compatibles avec les exigences réglementaires du secteur.

02 Responsabilités principales

 - Définir des architectures Data & IA : data mesh, feature stores, plateformes MLOps, scoring, pricing et IA générative pour le conseiller augmenté.

 - Industrialiser les solutions en garantissant passage à l'échelle, performance, résilience et maîtrise des coûts.

 - Traduire les exigences de l'AI Act, DORA, ACPR, RGPD, Bâle et Solvency en choix de conception.

 - Garantir explicabilité, traçabilité, robustesse et contrôle des biais des modèles.

 - Intégrer les contraintes des métiers : risques, conformité, anti-fraude, KYC/AML, marketing, relation client, actuariat et trading.

 - Capitaliser les patterns et développer des briques réutilisables de scoring, pricing et anti-fraude.

 - Développer l'offre, construire les premières références et porter l'expertise en delivery chez les clients., Data et plateformes : Databricks ou Snowflake, Delta Lake, Kafka, Airflow et Spark.

MLOps et IA : MLflow, Vertex AI ou SageMaker, feature stores Tecton ou Feast, Hugging Face.

IA générative : LangChain, LlamaIndex, architectures RAG et fine-tuning.