Architecte de solutions cloud - Cloud et IA | Applications et innovation / Cloud Solution Architect

**Overview**

Aperçu

Avec plus de 17 000 employés dans le monde, la mission de l’organisation Customer Experience & Success (CE&S) est de permettre aux clients d’accélérer la création de valeur grâce à des expériences client différenciées qui s’appuient sur les produits et services de Microsoft, portées par nos collaborateurs et notre culture. Rejoignez CE&S et aidez-nous à bâtir un avenir où les clients atteignent plus rapidement leurs objectifs d’affaires grâce à des technologies plus performantes.

Nous recherchons un architecte de solutions cloud (CSA) passionné par l’innovation applicative et la transformation par l’IA de nos clients sur la plateforme Microsoft. Dans le cadre de ce rôle, vous serez responsable d’engagements techniques auprès des clients et travaillerez sur certains des projets les plus complexes et stimulants de la base de clients Microsoft Azure, Azure Machine Learning et GitHub. Ce poste en contact direct avec les clients est un rôle technique pratique couvrant la conception, la création et les opérations, avec un accent sur la résolution des problèmes afin d’éliminer les obstacles techniques et les défis liés à l’adoption.

L’innovation applicative et l’apprentissage automatique sont désormais indissociables : les applications créées par nos clients sont de plus en plus intelligentes, et les modèles sont entraînés, déployés, gouvernés et exploités comme des composants à part entière de la solution. Nous attendons donc une expertise démontrée d’Azure Machine Learning et d’Azure AI Foundry, ainsi qu’une solide expérience du développement d’applications modernes. Vous dirigerez des discussions approfondies sur l’architecture technique avec des cadres supérieurs chez les clients, des architectes d’entreprise, des scientifiques des données, des ingénieurs de plateforme et des développeurs. Vous collaborerez également avec des équipes internes et externes pour développer des projets pilotes et superviser des projets de mise en œuvre.

La mission de Microsoft est de donner à chaque personne et à chaque organisation les moyens d’accomplir davantage. En tant qu’employés, nous adoptons une mentalité de croissance, innovons pour donner aux autres les moyens de réussir et collaborons afin d’atteindre nos objectifs communs. Chaque jour, nous nous appuyons sur nos valeurs de respect, d’intégrité et de responsabilité pour créer une culture inclusive où chacun peut s’épanouir au travail et au-delà.

Overview

With over 17,000 employees worldwide, the mission of the Customer Experience & Success (CE&S) organization is to empower customers to accelerate business value through differentiated customer experiences that leverage Microsoft’s products and services, ignited by our people and culture. Come join CE&S and help us build a future where customers achieve their business outcomes faster with technology that does more.

We are looking for a Cloud Solution Architect (CSA) who is passionate about driving our customers’ application innovation and AI transformation on the Microsoft platform. As part of this role, you will be responsible for technical customer engagements, working with the most challenging and exciting projects within the Microsoft Azure, Azure Machine Learning and GitHub customer base. This customer-facing position is a hands-on technical role spanning across design, build, and operations, with a focus on issue resolution to remove customer technical obstacles and adoption challenges.

Application innovation and machine learning are now inseparable: the applications our customers build are increasingly intelligent applications, where models are trained, deployed, governed and operated as first-class components of the solution. We therefore expect demonstrated depth in Azure Machine Learning and Azure AI Foundry alongside modern application development. You will lead deep technical architecture discussions with senior customer executives, enterprise architects, data scientists, platform engineers and developers, and collaborate with internal and external teams to develop pilots and oversee implementation projects.

Microsoft’s mission is to empower every person and every organization on the planet to achieve more. As employees we come together with a growth mindset, innovate to empower others, and collaborate to realize our shared goals. Each day we build on our values of respect, integrity, and accountability to create a culture of inclusion where everyone can thrive at work and beyond.

**Responsibilities**

Responsabilités

- Comprendre les priorités d’affaires et informatiques des clients en matière d’ingénierie de plateforme, de développement d’applications cloud et d’adoption de l’apprentissage automatique génératif, agentique et classique, notamment les situations où Azure Machine Learning constitue la plateforme appropriée pour entraîner, déployer et gouverner les modèles. - Démontrer une expertise pratique approfondie d’Azure Machine Learning. Il s’agit d’une exigence du rôle et non d’un simple atout : architecture des espaces de travail avec réseau géré et points de terminaison privés, stratégie de calcul et de quotas GPU, ressources de données et magasins de caractéristiques, AutoML et entraînement distribué, registres de modèles, suivi des expériences avec MLflow, ainsi que points de terminaison en ligne et par lots gérés avec un déploiement sécuritaire. - Concevoir et mettre en œuvre des pratiques MLOps en production : intégration et déploiement continus pour les modèles, les composants et les invites avec Azure DevOps ou GitHub Actions, promotion entre les espaces de travail au moyen de registres, infrastructure en tant que code et surveillance de la dérive des données et des modèles avec des déclencheurs de réentraînement définis. - Diriger l’architecture de l’IA générative et agentique dans Azure AI Foundry et Azure Machine Learning : sélection des modèles, flux d’invites, génération augmentée par récupération avec Azure AI Search, compromis entre l’ingénierie d’invites, l’ajustement fin et la récupération, évaluation et mesures d’ancrage, sécurité du contenu et observabilité en production. - Veiller à ce que les applications intelligentes répondent aux attentes de l’entreprise en matière de sécurité, d’évolutivité, de facilité de maintenance et de fiabilité lors du déploiement. S’assurer également que les charges de travail d’apprentissage automatique respectent les exigences relatives à l’accès aux données fondé sur l’identité, à l’isolation réseau, au contrôle des coûts et à l’IA responsable, notamment l’équité, l’interprétabilité et la transparence. - Agir comme porte-parole du client en transmettant de nouveaux commentaires à l’ingénierie et des informations sur les tendances d’utilisation et d’application. Aider à accélérer la livraison des solutions grâce à des revues d’architecture, des preuves de concept, des applications de produit minimum viable (MVP), des projets pilotes de modèles et la configuration des environnements. - Soutenir le développement des compétences des clients en formulant des recommandations de formation ou en animant des discussions techniques, des ateliers pratiques sur Azure Machine Learning et Azure AI, ainsi que d’autres activités de préparation au cloud destinées aux développeurs, aux scientifiques des données et aux équipes de plateforme. - Stimuler la croissance de la consommation des services cloud et de soutien en développant des occasions qui produisent des résultats d’affaires pour la réussite client. Trouver des solutions aux obstacles des clients en s’appuyant sur une expertise spécialisée et sur les processus d’escalade internes de Microsoft. - Développer les relations avec les clients et les partenaires afin d’anticiper, de signaler et de résoudre les obstacles techniques. Utiliser la connaissance des plateformes d’IA et d’apprentissage automatique de Microsoft et de ses concurrents pour repérer des occasions de croissance. - Rester au fait des capacités d’Azure, d’Azure Machine Learning, d’Azure AI Foundry et de GitHub. Continuer à pratiquer un ou plusieurs langages d’entreprise, notamment .NET, Python, Java ou JavaScript/Node.js, avec une maîtrise pratique de la pile Python pour l’apprentissage automatique. - Partager des idées, des observations et des orientations techniques stratégiques avec les équipes techniques et les communautés internes. Participer à des événements techniques externes et favoriser la réutilisation de la propriété intellectuelle, le partage des meilleures pratiques et l’accélération de la consommation.

Responsabilities

- Understand customers’ business and IT priorities for platform engineering, cloud application development, and the adoption of generative, agentic and classical machine learning — including where Azure Machine Learning is the right platform for training, deploying and governing models. - Bring demonstrated, hands-on depth in Azure Machine Learning — a requirement of this role, not a nice to have: workspace architecture with managed networking and private endpoints, compute and GPU quota strategy, data assets and feature stores, AutoML and distributed training, model registries, MLflow experiment tracking, and managed online and batch endpoints with safe rollout. - Design and deliver production MLOps: CI/CD for models, components and prompts with Azure DevOps or GitHub Actions, promotion across workspaces through registries, infrastructure as code, and monitoring for data and model drift with defined retraining triggers. - Lead generative and agentic AI architecture on Azure AI Foundry and Azure Machine Learning — model selection, prompt flow, retrieval-augmented generation with Azure AI Search, the prompting/fine-tuning/retrieval trade-off, evaluation and groundedness metrics, content safety, and production observability. - Ensure intelligent applications meet enterprise expectations for security, scalability, maintainability and reliability on deployment, and that machine learning workloads meet requirements for identity-based data access, network isolation, cost control and Responsible AI — fairness, interpretability and transparency. - Act as the voice of the customer by driving new feedback into engineering and insights on usage and application patterns, and help accelerate solution delivery through architectural reviews, proof of concept and MVP applications, model pilots and environment setup. - Support customer skilling by making skilling recommendations or delivering technical discussions, hands-on Azure Machine Learning and Azure AI workshops, and other cloud readiness activities for developers, data scientists and platform teams. - Drive consumption growth across Cloud and Support by developing opportunities that deliver Customer Success business results, and identify resolutions to customer blockers using subject matter expertise and internal Microsoft escalation processes. - Drive customer and partner relationships to anticipate, escalate and resolve technical blockers, and use knowledge of Microsoft and competitor AI and machine learning platforms to identify growth opportunities. - Stay current with Azure, Azure Machine Learning, Azure AI Foundry and GitHub capabilities, and remain a practitioner of one or more enterprise languages — .NET, Python, Java, JavaScript/Node.js — with working proficiency in the Python machine learning stack. - Share ideas, insights and strategic technical input with technical teams and internal communities, participate in external technical community events, and drive IP reuse, best practice sharing and consumption acceleration.

**Qualifications**

**Qualifications requises**

- Baccalauréat en informatique, en technologies de l’information, en ingénierie, en administration des affaires ou dans un domaine connexe, ET au moins 4 ans d’expérience dans les technologies cloud ou d’infrastructure, le conseil ou le soutien en technologies de l’information, l’administration de systèmes, les opérations réseau, le développement ou le soutien logiciel, les solutions technologiques, le développement de pratiques, l’architecture et/ou le conseil OU expérience équivalente.

**Qualifications privilégiées**

- Au moins 4 ans d’expérience dans un rôle en contact avec les clients, à l’interne et/ou à l’externe.

- Au moins 4 ans d’expérience de travail sur des projets techniques.

- Expérience pratique de la conception, de l’entraînement, du déploiement et de l’exploitation de modèles d’apprentissage automatique dans Azure Machine Learning au sein d’un environnement de production, y compris les pratiques MLOps et la gestion du cycle de vie des modèles.

- Certification technique dans le cloud ou l’IA, par exemple Azure AI Engineer Associate, Azure Data Scientist Associate, Azure Solutions Architect Expert, ou une certification équivalente d’AWS, de Google ou en sécurité.

- Expérience à l’échelle de l’entreprise des infrastructures cloud et hybrides, de la conception d’architectures et des migrations. Maîtrise de .NET, Java, JavaScript/Node.js ou Python, avec une forte préférence pour Python et l’écosystème d’apprentissage automatique.

- Expérience de la génération augmentée par récupération, des modèles d’applications agentiques et de l’évaluation de solutions d’IA générative dans Azure AI Foundry.

## Required Qualifications

- Bachelor's Degree in Computer Science, Information Technology, Engineering, Business, or related field AND 4+ years experience in cloud/infrastructure technologies, information technology (IT) consulting/support, systems administration, network operations, software development/support, technology solutions, practice development, architecture, and/or consulting OR equivalent experience

## Preferred Qualifications

- 4+ years experience working in a customer-facing role (internal and/or external).

- 4+ years experience working on technical projects.

- Hands-on experience designing, training, deploying and operating machine learning models on Azure Machine Learning in a production environment, including MLOps practices and model lifecycle management.

- Technical certification in cloud or AI (e.g., Azure AI Engineer Associate, Azure Data Scientist Associate, Azure Solutions Architect Expert, or equivalent AWS/Google/security certifications).

- Enterprise-scale experience with cloud and hybrid infrastructures, architecture design and migrations. Proficient in .NET, Java, JavaScript/Node.js or Python, with Python and the machine learning ecosystem strongly preferred.