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7 modèles de CV pour Architecte technique Data et IA, avec exemples

Par Ria · Dernière mise à jour le 22 octobre 2026
Exemple de CV — page 1

Ce guide pratique vous aide à créer un CV d’architecte technique Data et IA clair, ciblé et facile à parcourir. Vous y trouverez des repères pour organiser vos réalisations et choisir une présentation cohérente avec votre expertise.

Pour ce rôle, un CV convaincant relie les choix d’architecture aux enjeux de sécurité, de performance, de fiabilité et de maîtrise des coûts. Faites ressortir les études comparatives, les PoC et PoV, l’estimation des charges ainsi que le suivi de conformité, en précisant les méthodes employées et les résultats étayés.

Les exemples sont présentés en 7 mises en page. Comparez les aperçus en image pour repérer la hiérarchie des rubriques, puis examinez les conseils sur les mots-clés Data, Machine Learning, cloud et DevSecOps, ainsi que sur les dossiers High Level Design et Low Level Design.

Qu’est-ce qui fait un bon CV d’architecte technique Data et IA en 2026 ?

Un CV efficace met en évidence les décisions d’architecture, leur contexte et leur contribution aux objectifs de sécurité, de fiabilité, de performance et de coût. Des rubriques nettes et des formulations courtes facilitent le repérage des compétences et des réalisations.

Privilégiez des formulations d’action construites autour de noms, avec la méthode et les résultats vérifiables. Reprenez les mots-clés réellement maîtrisés, par exemple modélisation Data, Machine Learning, AWS, Azure, Terraform, HLD et LLD.

Note : Les exemples de CV sont fournis à titre pédagogique uniquement. Utilisez uniquement des informations qui reflètent fidèlement votre expérience et vos qualifications. Les références à des organisations réelles n’impliquent aucune affiliation ni approbation de leur part.

#1 Compact (format sobre à deux colonnes avec photo)

Compact associe une photo en haut à gauche, des séparateurs fins et deux colonnes sur fond blanc pour présenter un contenu dense avec sobriété.

 
CV Compact (format sobre à deux colonnes avec photo) : Architecte technique Data et IA, page 1   CV Compact (format sobre à deux colonnes avec photo) : Architecte technique Data et IA, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • Les deux colonnes distinguent le parcours professionnel des informations complémentaires.
  • Une hiérarchie équilibrée aide à suivre les différentes étapes de carrière.
  • Les rubriques de compétences et de formation restent faciles à repérer.

À privilégier pour

  • CV à contenu détaillé
  • Parcours avec plusieurs expériences
  • Rubriques techniques et certifications
  • Lecture avec repères de section
  • Présentation avec portrait discret

Mots-clés du CV

  • Diplôme d’ingénieur en informatique
  • quinze ans d’expérience en conception de plateformes numériques
  • plus de dix ans en architecture confirmée
  • Machine Learning
  • architectures sécurisées, évolutives, fiables et performantes
  • estimation des charges de mise en œuvre
  • Avant-vente technique
  • Réalisation d’études comparatives
  • Réalisation d’études comparatives, de PoC et de PoV
  • dossiers High Level Design et Low Level Design
  • contrôle de conformité des livrables techniques aux décisions approuvées
  • Diffusion de pratiques DevSecOps auprès des équipes de réalisation
  • Optimisation des coûts d’infrastructure
  • Méthodologie Agile
  • Conception de Landing Zones sur GCP, AWS et Azure
Voir tous les mots-clés
 

#2 Élégant (format à colonne latérale colorée avec photo)

Élégant place la photo et les informations complémentaires dans une colonne latérale bleue, tandis que le contenu principal conserve le fond blanc pour renforcer le contraste.

 
CV Élégant (format à colonne latérale colorée avec photo) : Architecte technique Data et IA, page 1   CV Élégant (format à colonne latérale colorée avec photo) : Architecte technique Data et IA, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • La colonne latérale sépare les informations complémentaires du parcours professionnel.
  • La zone principale blanche laisse les rubriques d’expérience bien distinctes.
  • Le contraste des fonds rend la répartition des sections immédiatement visible.

À privilégier pour

  • Informations complémentaires en colonne latérale
  • Repérage visuel des sections
  • Contenu professionnel sur fond blanc
  • CV avec portrait intégré
  • Présentation à contraste marqué
 

#3 Moderne (format à deux colonnes avec photo à gauche et séparateur)

Moderne associe une photo arrondie à gauche, un séparateur et des titres soulignés pour donner des repères nets dans une présentation à deux colonnes.

 
CV Moderne (format à deux colonnes avec photo à gauche et séparateur) : Architecte technique Data et IA, page 1   CV Moderne (format à deux colonnes avec photo à gauche et séparateur) : Architecte technique Data et IA, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • Le séparateur matérialise la distinction entre expérience et informations d’appui.
  • Les titres soulignés rendent les rubriques de formation faciles à repérer.
  • Le fond blanc conserve une présentation sobre malgré les deux colonnes.

À privilégier pour

  • Parcours professionnel à plusieurs étapes
  • Rubriques de formation bien repérables
  • Informations d’appui séparées
  • Présentation avec portrait arrondi
  • Mise en page sobre à deux colonnes
 

#4 Audacieux (format à deux colonnes avec accents colorés et photo)

Audacieux reprend une couleur d’accent dans le liseré supérieur, le nom, les icônes et les titres, tout en conservant le fond blanc et les deux colonnes.

 
CV Audacieux (format à deux colonnes avec accents colorés et photo) : Architecte technique Data et IA, page 1   CV Audacieux (format à deux colonnes avec accents colorés et photo) : Architecte technique Data et IA, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • Les titres colorés aident à différencier les rubriques d’expérience et de formation.
  • Les deux colonnes organisent le parcours et les informations complémentaires.
  • Le fond blanc limite la concurrence visuelle des accents colorés.

À privilégier pour

  • Rubriques aux titres bien visibles
  • Parcours et informations complémentaires distincts
  • Présentation avec photo et couleur
  • CV nécessitant des repères visuels
  • Lecture structurée en deux colonnes
 
 

#5 Signature (format à colonne latérale colorée avec grande photo)

Signature met en avant une grande photo rectangulaire en haut de la colonne latérale colorée, en équilibre avec le contenu principal sur fond blanc.

 
CV Signature (format à colonne latérale colorée avec grande photo) : Architecte technique Data et IA, page 1   CV Signature (format à colonne latérale colorée avec grande photo) : Architecte technique Data et IA, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • La colonne latérale distingue les informations complémentaires du parcours professionnel.
  • La zone blanche conserve un espace visuel séparé pour l’expérience et la formation.
  • La grande photo crée un repère visuel marqué sans modifier l’ordre des rubriques.

À privilégier pour

  • Portrait mis en avant
  • Informations complémentaires en colonne colorée
  • Parcours professionnel sur fond blanc
  • Sections d’expérience et de formation
  • Présentation visuellement affirmée
 

#6 Fonceur (format à deux colonnes avec en-tête centré sans photo)

Fonceur se distingue par un nom centré, des coordonnées encadrées dans l’en-tête et une colonne latérale légèrement teintée, sans photo.

 
CV Fonceur (format à deux colonnes avec en-tête centré sans photo) : Architecte technique Data et IA, page 1   CV Fonceur (format à deux colonnes avec en-tête centré sans photo) : Architecte technique Data et IA, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • L’en-tête encadré rassemble les coordonnées à part des rubriques professionnelles.
  • La colonne teintée distingue les informations complémentaires du contenu principal.
  • La lecture en deux colonnes permet de parcourir séparément expérience et formation.

À privilégier pour

  • CV sans photo
  • Coordonnées regroupées dans l’en-tête
  • Informations complémentaires en colonne latérale
  • Parcours présenté en deux zones
  • En-tête centré et sobre
 

#7 Dynamique (format à deux colonnes avec icônes)

Dynamique combine un en-tête centré, un fond clair et des accents dorés ; ses trois pictogrammes circulaires restent décoratifs dans cette présentation à deux colonnes.

 
CV Dynamique (format à deux colonnes avec icônes) : Architecte technique Data et IA, page 1   CV Dynamique (format à deux colonnes avec icônes) : Architecte technique Data et IA, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • Les deux colonnes distinguent le parcours professionnel des informations complémentaires.
  • Le fond clair maintient une lecture lisible des rubriques d’expérience et de compétences.
  • Les accents dorés donnent des repères visuels sans attribuer de sens aux pictogrammes.

À privilégier pour

  • CV sans photo
  • En-tête centré
  • Lecture en deux colonnes
  • Repères visuels dorés
  • Pictogrammes purement décoratifs
 
 

Pourquoi créer votre CV d’architecte technique Data et IA avec ResumeInMinutes ?

ResumeInMinutes vous permet de consulter des aperçus en image et d’ouvrir un exemple dans l’éditeur pour en examiner la présentation. Le format Compact place les coordonnées dans l’en-tête ; dans la mise en page, la barre latérale rassemble les atouts et compétences à côté de l’historique professionnel.

  • Des mises en page de CV à comparer
  • Des rubriques structurées et lisibles par les ATS
  • Des mots-clés adaptés à l’architecture Data et IA
  • Une organisation claire des compétences et de l’expérience
  • Des aperçus de CV en image
  • Un exemple à personnaliser dans l’éditeur

Pour rendre votre profil plus convaincant, reliez les technologies aux décisions et aux contraintes du projet : choix d’une plateforme, intégration des exigences de sécurité, évaluation par PoC ou optimisation des ressources. Lorsque des éléments sont documentés, indiquez les critères et les résultats observés plutôt que d’ajouter des chiffres non vérifiés.

 

Voir aussi

 

Questions fréquentes

Ces modèles de CV d’architecte technique Data et IA sont-ils adaptés aux ATS ?

Les exemples s’appuient sur des rubriques identifiables et une organisation lisible. Reprenez les termes de l’offre qui correspondent réellement à votre parcours, comme modélisation Data, Machine Learning, DevSecOps, PoC, PoV, High Level Design ou Low Level Design.

S’agit-il de plusieurs CV différents ?

Non. Le guide présente le même exemple de CV sous plusieurs mises en page, afin de comparer leur organisation visuelle et leur hiérarchie de rubriques.

Que faut-il inclure dans un CV d’architecte technique Data et IA ?

Présentez un résumé professionnel ciblé, vos expériences, votre formation, vos compétences techniques et vos certifications. Décrivez les choix d’architecture, les comparaisons de solutions, les PoC ou PoV, les dossiers HLD et LLD et les résultats mesurables que vous pouvez justifier.

Comment choisir une mise en page pour ce CV ?

Choisissez une présentation qui permet de repérer rapidement les compétences techniques et les réalisations. Comparez les aperçus en image et vérifiez que les rubriques restent faciles à parcourir, y compris lors d’une lecture par ATS.

Comment valoriser une expérience en architecture Data et IA ?

Structurez chaque description autour du contexte, de la démarche et du résultat étayé : étude comparative, modélisation, PoC ou PoV, décision d’architecture et contrôle de conformité. Mentionnez les outils employés uniquement lorsqu’ils correspondent à votre expérience.

Faut-il ajouter une photo au CV ?

La photo n’est généralement pas nécessaire pour un CV technique en France. Un document sans photo permet de consacrer l’espace aux compétences, aux expériences et aux résultats professionnels.

Peut-on personnaliser ces modèles de CV ?

Vous pouvez ouvrir l’exemple dans l’éditeur pour en examiner et personnaliser le contenu et la présentation. Adaptez les mots-clés et les réalisations à votre expérience réelle et au poste visé.

Score ATS 93%

Comment ce score est calculé

  • Score ATS = arrondi(0,60 × K + 0,20 × T + 0,20 × Q). K : couverture des mots-clés ; T : composante CV textuel (100 pour le CV évalué ici) ; Q : max(0, 100 − déductions des vérifications du CV).
  • Couverture des mots-clés = arrondi(100 × correspondances confirmées ÷ nombre total de mots-clés). Les correspondances exactes et les équivalences étayées validées par l’IA reçoivent tous les points ; les mots-clés non étayés n’en reçoivent aucun. Les vérifications du texte utilisent les équivalences enregistrées sans nouvelle analyse par l’IA. Sans mots-clés, aucun score ATS global n’est disponible.

Ce que signifie ce score

Nos scores sont des estimations, pas des notes d’employeurs. Ils peuvent contenir des erreurs et ne garantissent ni analyse correcte, ni classement, ni entretien, ni emploi. Vérifiez votre document selon les exigences de l’employeur. Vous êtes responsable de l’utilisation de ce score.

Conditions générales

Pondération : mots-clés 60 % · CV textuel 20 % · Qualité du CV 20 %

Couverture des mots-clés : 32 sur 36 (89 %) · Qualité du CV : 100 %

Qualité du CV 100% · Poids 20% · Problèmes (0)

Détails
  • ✓Nom présent: Jérôme David
  • ✓Format de l’adresse e-mail: jerome.david@example.com
  • ✓Format du numéro de téléphone: 06 39 98 XX XX
  • ✓Expérience 1: Intitulé du poste: Architecte technique Data et IA
  • ✓Expérience 1: Nom de l’entreprise: HexaNova Conseil
  • ✓Expérience 1: Lieu de travail: Nantes
  • ✓Expérience 1: Dates d’emploi: mars 2022 – présent
  • ✓Expérience 1: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Expérience 2: Intitulé du poste: Architecte Data et Machine Learning
  • ✓Expérience 2: Nom de l’entreprise: Orbeo Technologies
  • ✓Expérience 2: Lieu de travail: Bordeaux
  • ✓Expérience 2: Dates d’emploi: janvier 2019 – février 2022
  • ✓Expérience 2: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Expérience 3: Intitulé du poste: Architecte Cloud et DevSecOps
  • ✓Expérience 3: Nom de l’entreprise: Sillage Numérique
  • ✓Expérience 3: Lieu de travail: Lyon
  • ✓Expérience 3: Dates d’emploi: janvier 2016 – décembre 2018
  • ✓Expérience 3: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Expérience 4: Intitulé du poste: Ingénieur Data
  • ✓Expérience 4: Nom de l’entreprise: Atelier Données
  • ✓Expérience 4: Lieu de travail: Lille
  • ✓Expérience 4: Dates d’emploi: septembre 2013 – décembre 2015
  • ✓Expérience 4: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Expérience 5: Intitulé du poste: Ingénieur systèmes junior
  • ✓Expérience 5: Nom de l’entreprise: Cobalt Informatique
  • ✓Expérience 5: Lieu de travail: Rennes
  • ✓Expérience 5: Dates d’emploi: juillet 2011 – août 2013
  • ✓Expérience 5: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Aucun champ provisoire
  • ✓Aucune réalisation répétée
  • ✓Aucune puce vide

Aucun problème détecté lors des vérifications actuelles.

CV textuel 100% · Poids 20%

Texte extrait
Jérôme David
Architecte technique Data et IA
06 39 98 XX XX
jeromedavid
Nantes
jerome.david@example.com
POINTS FORTS
Transmission technique
Partage de modèles d’architecture et mentorat de trois ingénieurs, avec des revues de conception plus homogènes entre projets.
Vulgarisation
Explication des arbitrages de sécurité et d’architecture aux équipes métiers, appréciée lors d’une mission cloud en 2024.
Analyse comparative
Mise en regard des coûts, performances et contraintes d’exploitation pour orienter les choix de plateformes Data.
Coordination transverse
Animation d’ateliers Agile réunissant développeurs, architectes, sécurité et responsables métiers autour de décisions partagées.
Maîtrise des coûts
Examen des capacités, des usages et des options de déploiement pour formuler des recommandations utiles aux équipes projet.
PROFIL
Architecte technique Data et IA, quinze ans d’expérience en conception de plateformes numériques et plus de dix ans en architecture confirmée. Expertise en modélisation Data, Machine Learning, DevOps et infrastructures sur site et cloud, acquise dans des contextes de conseil multi-clients et de transformation des systèmes d’information. Conception d’architectures sécurisées, évolutives, fiables et performantes, de l’avant-vente et l’estimation des charges au suivi de conformité des réalisations. Réalisation d’études comparatives, de PoC et de PoV, puis formalisation des décisions en dossiers High Level Design et Low Level Design. Coordination d’équipes Agile et d’expertises techniques, avec une attention particulière à la clarté des arbitrages auprès des interlocuteurs métiers, à la transmission des bonnes pratiques, à l’observabilité et à la maîtrise des coûts.
EXPÉRIENCE
Architecte technique Data et IA
HexaNova Conseil
mars 2022 – présent
Nantes
Conception de plateformes Data et IA pour des programmes clients multi-cloud, avec modélisation des flux et intégration des exigences de sécurité et de montée en charge dès les ateliers d’architecture.
Comparaison de solutions de stockage et d’entrepôt, de S3, Azure Storage, ADLS, GCS et MinIO à Redshift, Synapse, BigQuery, Trino, DataStax, MongoDB, Hive et Impala, pour concilier coûts, performances et contraintes d’exploitation.
Cadrage de plateformes Cloudera, Snowflake et Databricks, puis définition de chaînes d’intégration et de calcul associant Talend, dbt, SnapLogic, Spark et Glue selon les besoins des projets.
Évaluation de flux de streaming et d’IoT avec Kafka/Confluent, Pub/Sub, RabbitMQ, Pulsar, HiveMQ, NomoSense, Event/IoT Hub et ThingBoard, au moyen de PoC ciblés sur la latence, la résilience et l’interopérabilité.
Production des dossiers d’architecture en High Level Design et Low Level Design, estimation des charges de mise en œuvre et contrôle de conformité des livrables techniques aux décisions approuvées.
Pilotage d’ateliers Agile avec architectes, développeurs, équipes sécurité et parties prenantes métiers, avec présentation des arbitrages techniques à des interlocuteurs variés et intégration des retours dans les bonnes pratiques projet.
Optimisation des coûts d’infrastructure par l’analyse des capacités, des usages et des options de déploiement, avec recommandations documentées pour les équipes projet et avant-vente.
Réalisation de PoV sur des architectures Data et Digital en comparant des scénarios de déploiement cloud et sur site, afin de valider leur faisabilité technique, leur valeur pour les équipes clientes et leur adéquation aux charges estimées.
Architecte Data et Machine Learning
Orbeo Technologies
janvier 2019 – février 2022
Bordeaux
Définition d’architectures analytiques et de Machine Learning pour des cas d’usage de prévision et de classification, avec Dataiku, Azure ML, SageMaker, VertexIA et Databricks ML selon les environnements clients.
Réalisation de PoC comparatifs autour d’Azure Cognitive Services, TensorFlow, Keras et PyTorch, avec critères documentés portant sur la qualité des résultats, l’intégration et les besoins d’exploitation.
Modélisation de flux de données et de jeux d’apprentissage, avec traçabilité des sources, transformations, entraînements et restitutions pour faciliter les revues techniques et la maintenance.
Formalisation des choix de déploiement et des exigences de fiabilité dans les dossiers d’architecture, puis présentation des compromis de conception aux responsables produits et aux équipes de réalisation.
Accompagnement des équipes Agile dans la mise en œuvre des standards d’architecture, au moyen de revues de conception et de recommandations d’optimisation des ressources de calcul.
Conception de chaînes de préparation et de suivi des données d’apprentissage, avec vérification des transformations et documentation des dépendances entre jeux de données et modèles, afin de faciliter les contrôles et la reproductibilité des traitements.
Architecte Cloud et DevSecOps
Sillage Numérique
janvier 2016 – décembre 2018
Lyon
Conception de Landing Zones sur GCP, AWS et Azure, avec adaptation des modèles réseau, des identités et de la séparation des environnements aux exigences des applications hébergées.
Mise en place de modèles d’authentification et d’autorisation avec Azure AD, Okta, AWS IAM et GCP IAM, complétés par des contrôles de chiffrement et de gestion des secrets.
Automatisation des environnements avec Terraform, CloudFormation, ARM, CDM et Ansible, puis intégration de clusters Kubernetes et de traitements Hadoop dans les architectures retenues.
Structuration de chaînes de livraison avec GitLab, GitHub, Bitbucket, Jenkins, Azure DevOps, GitLab-CI et GitHub Actions, reliant la gestion du code aux étapes de validation et de déploiement.
Définition de pratiques de gestion des artefacts avec Artifactory, Nexus et Harbor, et intégration de scans CVE, SAST et DAST aux processus de sécurisation des livraisons.
Déploiement de dispositifs d’observabilité ELK, Prometheus, Grafana et Datadog, facilitant l’analyse des incidents et le suivi de la santé des services en production.
Diffusion de pratiques DevSecOps auprès des équipes de réalisation, avec intégration des contrôles de sécurité et des vérifications automatisées aux pipelines pour renforcer la sécurité des architectures cloud et la conformité des déploiements.
Ingénieur Data
Atelier Données
septembre 2013 – décembre 2015
Lille
Développement de chaînes d’intégration pour des entrepôts analytiques, avec contrôle de la qualité des données et documentation des règles de transformation à destination des équipes d’exploitation.
Modélisation de schémas SQL et NoSQL et optimisation de traitements distribués, en tenant compte des volumes, de la fréquence d’actualisation et des besoins de restitution métier.
Contribution à des prototypes de traitement de données avec Spark et Hadoop, puis présentation des résultats et des limites de performance aux responsables de projet.
Rédaction de procédures techniques et participation aux revues de conception, fournissant une base claire pour les évolutions et la résolution des anomalies.
Mise en place de contrôles sur les traitements d’alimentation des entrepôts, avec vérification des données en entrée et suivi des anomalies pour améliorer la fiabilité des restitutions analytiques.
Ingénieur systèmes junior
Cobalt Informatique
juillet 2011 – août 2013
Rennes
Administration de serveurs et d’environnements de données sur site, avec application des procédures de sauvegarde, de contrôle des accès et de suivi des incidents.
Automatisation de tâches récurrentes avec des scripts et des outils de configuration, réduisant les opérations manuelles lors des mises à jour d’environnements.
Préparation de documentation d’exploitation et de comptes rendus de tests, facilitant le transfert des solutions vers les équipes de support.
COMPÉTENCES
Architecture Data
Modélisation Data
DevSecOps
Études comparatives
Estimation des charges
Conception HLD et LLD
Optimisation des coûts
Avant-vente technique
Conformité technique
Méthodologie Agile
Landing Zones
Infrastructure as Code
Architecture cloud
Machine Learning
PoC et PoV
LANGUES
Français
Langue maternelle
Anglais
Niveau professionnel
MON PARCOURS PROFESSIONNEL
15,3Ans
Architecte technique Data et IA at HexaNova Conseil (4,7 Ans)
Architecte Data et Machine Learning at Orbeo Technologies (3,2 Ans)
Architecte Cloud et DevSecOps at Sillage Numérique (3 Ans)
Ingénieur Data at Atelier Données (2,3 Ans)
Ingénieur systèmes junior at Cobalt Informatique (2,2 Ans)
RESPONSABILITÉS, DISTINCTIONS ET RECONNAISSANCE
Mentorat de trois ingénieurs et partage de modèles de dossiers d’architecture, contribuant à harmoniser les revues de conception entre projets.
Reconnaissance interne en 2024 pour la qualité des recommandations de sécurité et la clarté des présentations d’architecture lors d’une mission de modernisation cloud.
FORMATION
Diplôme d’ingénieur en informatique, spécialité systèmes et données
Institut supérieur du numérique de Rennes
2011
Rennes
CERTIFICATIONS
AWS Certified Solutions Architect – Associate
2017
Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
2020
HashiCorp Certified: Terraform Associate
2021
Formation professionnelle en sécurité des architectures cloud et pratiques DevSecOps
2023
COMPÉTENCES TECHNIQUES
Stockage de données: Amazon S3, Azure Storage, ADLS, Google Cloud Storage, MinIO
Bases de données: SQL, MongoDB, DataStax, Hive, Impala
Entrepôts et plateformes Data: Amazon Redshift, Azure Synapse, BigQuery, Trino, Snowflake, Databricks, Cloudera
Intégration et traitement Data: Talend, dbt, SnapLogic, Apache Spark, AWS Glue, Hadoop
Streaming et IoT: Apache Kafka, Google Pub/Sub, RabbitMQ, Apache Pulsar, HiveMQ, Azure Event Hubs
Machine Learning: Dataiku, Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, Vertex AI, TensorFlow, Keras, PyTorch
Cloud et identité: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Azure AD, Okta, AWS IAM, Google Cloud IAM
Infrastructure et conteneurs: Terraform, AWS CloudFormation, Azure Resource Manager, Ansible, Kubernetes
Chaînes DevSecOps: GitLab, GitHub, Bitbucket, Jenkins, Azure DevOps, GitHub Actions
Sécurité et observabilité: Artifactory, Nexus, Harbor, ELK, Prometheus, Grafana, Datadog
AFFILIATIONS PROFESSIONNELLES
Adhésion à l’Association des anciens élèves de l’Institut supérieur du numérique de Rennes, avec participation aux échanges professionnels du réseau.
Membre de l’Association française des utilisateurs de logiciels libres (AFUL), communauté professionnelle consacrée aux technologies libres et à leurs usages.

Mots-clés correspondants (32)

  • Diplôme d’ingénieur en informatiqueMot-clé original dans l’offre: Diplôme d’école d’ingénieur OR formation universitaire technique
  • quinze ans d’expérience en conception de plateformes numériquesMot-clé original dans l’offre: 8 ans ou plus d’expérience en environnement Data ou Digital
  • plus de dix ans en architecture confirméeMot-clé original dans l’offre: 5 ans ou plus d’expérience comme architecte confirmé
  • Machine LearningMot-clé original dans l’offre: Expertise approfondie en modélisation Data OR DevOps OR Machine Learning OR infrastructure sur site ou cloud
  • architectures sécurisées, évolutives, fiables et performantes
  • estimation des charges de mise en œuvre
  • Avant-vente technique
  • Réalisation d’études comparativesMot-clé original dans l’offre: Études comparatives de solutions technologiques
  • Réalisation d’études comparatives, de PoC et de PoVMot-clé original dans l’offre: Proof of Concept (PoC) et Proof of Value (PoV)
  • dossiers High Level Design et Low Level DesignMot-clé original dans l’offre: High Level Design (HLD) et Low Level Design (LLD)
  • contrôle de conformité des livrables techniques aux décisions approuvéesMot-clé original dans l’offre: Contrôle de conformité des réalisations
  • Diffusion de pratiques DevSecOps auprès des équipes de réalisationMot-clé original dans l’offre: Diffusion des bonnes pratiques techniques
  • Optimisation des coûts d’infrastructureMot-clé original dans l’offre: Optimisation des coûts d’architecture
  • Méthodologie Agile
  • Conception de Landing Zones sur GCP, AWS et AzureMot-clé original dans l’offre: Conception de Landing Zones cloud
  • infrastructures sur site et cloudMot-clé original dans l’offre: Infrastructure sur site et cloud
  • Modélisation Data
  • Modélisation de schémas SQL et NoSQLMot-clé original dans l’offre: Bases SQL et NoSQL
  • chaînes d’intégration pour des entrepôts analytiquesMot-clé original dans l’offre: Entrepôts de données
  • plateformes Data
  • Développement de chaînes d’intégration pour des entrepôts analytiquesMot-clé original dans l’offre: Intégration et traitement de données
  • Définition d’architectures analytiques et de Machine LearningMot-clé original dans l’offre: Architecture Machine Learning
  • DevSecOps
  • Mise en place de modèles d’authentification et d’autorisation avec Azure AD, Okta, AWS IAM et GCP IAMMot-clé original dans l’offre: Gestion des identités et des accès
  • Infrastructure as Code
  • Kubernetes
  • sécurité des architectures cloud
  • contrôles de chiffrement et de gestion des secretsMot-clé original dans l’offre: Chiffrement et gestion des secrets
  • scans CVE, SAST et DASTMot-clé original dans l’offre: Scans de vulnérabilités CVE, SAST et DAST
  • Déploiement de dispositifs d’observabilité ELK, Prometheus, Grafana et DatadogMot-clé original dans l’offre: Observabilité des systèmes
  • Coordination d’équipes Agile et d’expertises techniquesMot-clé original dans l’offre: Travail d’équipe
  • adaptation des modèles réseau, des identités et de la séparation des environnements aux exigences des applications hébergéesMot-clé original dans l’offre: Adaptabilité

Mots-clés manquants (4)

  • Conception et modélisation d’architectures Data et Digital
  • Communication de sujets techniques complexes à des interlocuteurs variés
  • Streaming et architectures événementielles
  • Proactivité
Avertissement : Tous les noms, images, coordonnées, parcours professionnels, réalisations, habilitations de sécurité, titres militaires et autres qualifications présentés dans ce contenu sont fictifs et utilisés uniquement à des fins d’illustration. Toute ressemblance avec des personnes réelles, vivantes ou décédées, est purement fortuite.

Les exemples de CV et de lettres de motivation et les recommandations de cet article reflètent des bonnes pratiques générales et une expérience professionnelle et sont fournis à titre indicatif uniquement. Les résultats peuvent varier selon le poste, le secteur, la région et l’organisation recruteuse.

Exactitude et vérification du contenu : Dans toute la mesure permise par la loi applicable, nous ne déclarons ni ne garantissons que les conseils, exemples, recommandations ou informations connexes concernant les CV ou lettres de motivation sont exacts, complets, à jour, exempts d’erreurs ou adaptés à un usage particulier. Il vous appartient d’examiner et de vérifier ces informations de manière indépendante avant de vous y fier.

Scores ATS et de lettre de motivation : Les scores ATS sont des estimations calculées selon notre propre formule, fondée sur des conseils accessibles au public concernant la mise en forme des CV et la correspondance des mots-clés. Ils ne sont ni attribués ni approuvés par un fournisseur ATS ou un employeur. Les scores des lettres de motivation sont également nos propres évaluations. L’analyse, la pondération, les critères de sélection et les résultats varient selon les systèmes, les employeurs, les offres et les formats de documents. Aucun score ne garantit une analyse correcte, un classement, un entretien ou un emploi. Utilisez ces scores à titre indicatif et vérifiez vous-même vos documents au regard des exigences de l’employeur. Dans toute la mesure permise par la loi applicable, nous déclinons toute responsabilité pour les erreurs de score ou d’analyse, ou les pertes résultant de la confiance accordée à ces évaluations. Le présent avis n’exclut aucune responsabilité et ne limite aucun droit des consommateurs qui ne peut légalement être exclu ou limité.

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