Cloud Engineer | Solution Architect (Azure + GCP + AI) H/F

Le Groupe Pierre & Vacances – Center Parcs #PVCP, Leader européen des résidences de vacances, dont le succès repose sur un modèle économique original de synergie entre l'immobilier et le tourisme, recrute un(e) Cloud Engineer | Solution Architect (Azure + GCP + AI) H/F.

Mission principale : Définir, faire adopter et construire la cible technique cloud, infrastructure et plateforme du Groupe pour les 3 à 5 prochaines années : architectures de référence Azure et GCP, blueprints Kubernetes, modules d'infrastructure as code, standards de sécurité, d'observabilité, de FinOps et d'intégration de l'IA, en garantissant cohérence, résilience, scalabilité, conformité et maîtrise des coûts  

Responsabilités principales :

•   Architectures de référence : définir les architectures cibles Azure et GCP et les patterns réutilisables

•   Blueprints Kubernetes : concevoir les blueprints AKS et GKE (multi-tenant, sécurité, réseau, observabilité)

•   Landing zones : définir les landing zones, patterns réseau, sécurité, IAM, observabilité et FinOps

•   Standards & décisions : produire les ADR, RFC, standards, tech radar et patterns d'architecture

•   Revues d'architecture : participer aux revues d'architecture applicative et infrastructure (advice process)

•   Cohérence technique : garantir la cohérence entre Azure, GCP, Kubernetes, Backstage, GitOps, IaC et sécurité

•   Modernisation : accompagner la modernisation des stacks d'infrastructure et la migration vers le cloud-native

•   IA dans les architectures : intégrer les usages IA (Azure AI Foundry, Vertex AI, RAG, MCP, agents) et leur gouvernance

•   Principes non-fonctionnels : définir sécurité, résilience, scalabilité, conformité et maîtrise des coûts

Au quotidien :

•   Élaborer et maintenir les architectures de référence et blueprints (landing zones, réseau, sécurité, IAM, observabilité, FinOps) pour Azure et GCP.

•   Traduire les blueprints en modules réutilisables (Terraform / Bicep) et en golden paths intégrés à Backstage.

•   Rédiger les ADR et RFC, animer le Tech Radar et faire vivre le corpus de décisions d'architecture comme jurisprudence interne.

•   Conduire ou contribuer aux revues d'architecture, arbitrer les choix transverses au bon niveau (équipe / domaine / groupe).

•   Définir les patterns d'architecture distribuée : event-driven, API management, résilience, multi-région.

•   Concevoir les architectures d'intégration de l'IA : RAG, orchestration de modèles, exposition d'agents via MCP, gouvernance et sécurité des LLM.

•   Définir les standards FinOps (tagging, right-sizing, budgets) et les politiques as code (policy-as-code, Kyverno / OPA).

•   Garantir la cohérence technique de bout en bout entre Azure, GCP, Kubernetes, Backstage, GitOps, IaC et sécurité.

•   Accompagner les équipes dans l'application des standards (enablement, pairing d'architecture, communautés de pratique) et partager la connaissance au sein de l'organisation engineering.

•   Assurer la veille technologique et challenger les choix « build vs buy » (utiliser d'abord ce que le cloud fournit, ne construire que l'indispensable).

Compétences techniques indispensables :

•   Expertise Azure : services cœur, AKS, réseau, sécurité, IAM (Entra ID), Bicep

•   Expertise GCP : services cœur, GKE, réseau, sécurité, IAM

•   Kubernetes : AKS, GKE, multi-tenant, sécurité et réseau des clusters

•   Landing zones : conception et industrialisation, gouvernance des abonnements/projets

•   Architecture distribuée : event-driven architecture, API Management, résilience, scalabilité

•   Réseau & sécurité cloud : segmentation, zero-trust, IAM, chiffrement, conformité

•   IaC & policies : Terraform, Bicep, GitOps (GitLab), policy-as-code (Kyverno / OPA)

•   Systèmes & scripting : Linux, scripting et programmation (Python, Go)

•   Observabilité : stratégie de télémétrie (logs, métriques, traces) multi-cloud

•   FinOps : modèles de coûts, tagging, right-sizing, gouvernance de la dépense

•   Gouvernance d'architecture : ADR, RFC, Tech Radar, standards et patterns

•   Craft d'ingénieur logiciel : coder au niveau production : contrôle de version (Git), tests, revue de code, CI/CD, code modulaire, maintenable et documenté

 Compétences IA et LLMOps souhaitées :

•   Plateformes IA cloud : Azure AI Foundry et Vertex AI (services managés, model serving, guardrails)

•   RAG : architectures de retrieval-augmented generation (indexation, vecteurs, ancrage documentaire)

•   MCP & agents : architecture d'agents et Model Context Protocol pour exposer données et outils aux LLM

•   Gouvernance des LLM : politiques d'usage, filtrage entrée/sortie, audit, gestion des coûts (token budgets, FinOps IA)

•   Sécurité IA : maîtrise des risques (prompt injection, fuite de données), baseline de sécurité des artefacts IA

•   AI enablement : définition de patterns d'intégration de l'IA réutilisables par les équipes produit

Compétences comportementales

•   Vision & hauteur de vue : capacité à définir une cible pluriannuelle et à la rendre actionnable

•   Influence sans autorité : convaincre, tenir une revue d'architecture, savoir être en désaccord de façon constructive

•   Pragmatisme : arbitrer entre idéal d'architecture et contraintes de délai et de coût

•   Pédagogie : documenter, expliquer, diffuser les standards et faire monter les équipes

•   Curiosité : veille technologique active, appétence forte pour l'IA et le cloud-native

•   Rigueur & sens du risque : sécurité, conformité et résilience comme réflexes

•   Communication & anglais : communication claire à l'écrit comme à l'oral, aisance en anglais et dans des équipes pluridisciplinaires

•   Esprit d'ingénieur logiciel : lit et écrit le code, entre dans le détail quand il le faut, applique les bonnes pratiques de développement — un architecte qui construit les systèmes, pas seulement qui les dessine

Expérience et séniorité attendues

Au moins 8 à 12 ans d'expérience en ingénierie / architecture cloud et infrastructure, dont plusieurs années en architecture cloud à l'échelle d'une organisation.

Expérience avérée d'architecte de référence sur au moins une plateforme cloud à grande échelle (migration, replatforming, ou intégration IA significative), avec des décisions d'architecture assumées et suivies dans la durée.

Maîtrise concrète d'Azure et bonne pratique de GCP (ou capacité démontrée à monter rapidement en compétence sur un second cloud).

Exposition récente à l'intégration de l'IA au niveau architecture (services IA, RAG, agents, gouvernance des LLM) fortement valorisée.

Certifications ou formations recommandées

•   Azure Solutions Architect Expert (AZ-305) — recommandée.

•   Google Cloud Professional Cloud Architect — recommandée.

•   Certifications Kubernetes (CKA) et Terraform (HashiCorp) — appréciées.

•   Certifications sécurité cloud (AZ-500 / SC-100, Google Professional Cloud Security) — appréciées.

•   Formations IA cloud (Azure AI Engineer, Google Cloud Generative AI) — un plus.

Sensibilisation au numérique responsable et à l'éco-conception cloud — valorisée