AWS Solutions Architect – AI Implementations

🕒 il y a 3 mois

🇵🇱 Pologne – Télétravail

⏳ Contrat

🟠 Senior

🔴 Expert

💻 Ingénieur Solutions

👻 Score fantôme 54%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Look4IT

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11 - 50 employés

Fondée en 2012

💼 Conseil

📣 Marketing

📦 Logistique

Consulting • Marketing • Logistics

Look4IT est une agence de recrutement spécialisée dans le secteur informatique, se concentrant exclusivement sur la fourniture de solutions de recrutement pour des postes permanents et contractuels. Créée en 2012, l'entreprise s'appuie sur plus d'une décennie d'expérience et une base de données de plus de 270 000 candidats, garantissant ainsi qualité et rapidité dans la mise en relation de professionnels qualifiés en informatique avec des employeurs. Look4IT propose une large gamme de services de recrutement, y compris des évaluations techniques, de l'externalisation et de l'automatisation des processus, spécifiquement adaptés aux besoins uniques de l'industrie IT.

Description

• Designing end-to-end AWS architectures for AI and GenAI implementations across multiple client projects • Leading architecture discovery workshops and Well-Architected Framework reviews with client teams • Selecting and configuring the right AWS AI/ML services for each use case — Bedrock, SageMaker, Comprehend, Textract, and beyond • Defining IaC standards and reviewing infrastructure implementations by engineering teams • Advising on data architecture — ingestion, storage, transformation, and access patterns optimised for AI workloads • Working with client security and compliance teams to ensure architectures meet regulatory and enterprise requirements • Contributing to pre-sales and solutioning — proposals, effort estimates, and client technical presentations where needed • Mentoring cloud engineers on the delivery team and conducting architecture and code reviews • Staying current with the AWS AI/ML service roadmap and advising clients on relevant emerging capabilities

🎯 Exigences

• Proven AWS architecture experience at senior or lead level (5+ years hands-on, across multiple production environments) • Hands-on experience designing and implementing AI/ML solutions on AWS — Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, or equivalent managed AI services • Deep knowledge of AWS core services: compute (EC2, ECS, EKS, Lambda), storage (S3, EFS), databases (RDS, DynamoDB, Aurora), networking (VPC, API Gateway, CloudFront) • Experience with Infrastructure as Code — Terraform, AWS CDK, or CloudFormation — with a production track record, not just familiarity • Understanding of data architecture patterns for AI workloads: data lakes, streaming pipelines, feature stores, vector databases • Security-first design mindset — IAM, VPC design, encryption, compliance with GDPR and common enterprise security frameworks • Ability to work directly with clients: translating business requirements into architectural decisions and communicating them clearly to both technical teams and senior stakeholders • English proficiency at B2 or above (working language across international delivery teams and clients) • NICE TO HAVE: AWS certification — Solutions Architect Professional, Machine Learning Specialty, or equivalent (valued but not a hard requirement) • Experience with GenAI application architecture: LLM integration, RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentic AI frameworks (LangChain, LangGraph) running on AWS infrastructure • MLOps experience — model deployment pipelines, monitoring, drift detection, model versioning (SageMaker Pipelines, MLflow, etc.) • Multi-account AWS architecture: AWS Organizations, Control Tower, landing zones • Cost optimisation expertise — FinOps practices, Reserved Instances, Savings Plans, rightsizing for AI/GPU workloads • Experience in regulated industries: financial services, healthcare, or public sector — with associated compliance requirements • Containerised AI workloads: Docker, Kubernetes (EKS), Helm • Observability and monitoring: CloudWatch, AWS X-Ray, OpenTelemetry

🏖️ Avantages

• Remote work options

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