Architecte IA / MLOps

Description de l’offre

Dans le cadre du renforcement de son Pôle Architecture Logicielle & IA, la Direction des Systèmes d’Information recherche un Architecte IA / MLOps pour concevoir, cadrer et industrialiser des architectures d’intelligence artificielle, couvrant aussi bien le machine learning traditionnel que les usages liés à l’IA générative.

Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA, depuis l’étude de faisabilité technique et la réalisation de prototypes jusqu’à leur industrialisation, leur intégration au système d’information et leur supervision en production.

Il travaillera en collaboration avec les équipes Data, Cloud, Infrastructure, Architecture, Sécurité, Conformité ainsi qu’avec les équipes métiers chargées de prioriser les cas d’usage IA.

Principales missions

- Réaliser les études de faisabilité technique des projets IA : données disponibles, intégration au SI, sécurité, performance et conditions d’industrialisation.

- Définir les architectures cibles pour les solutions de machine learning, de RAG et d’IA générative.

- Garantir l’alignement des solutions avec le système d’information existant, les standards d’architecture et les exigences du Groupe.

- Formaliser les choix techniques et produire les dossiers d’architecture.

- Piloter ou réaliser des prototypes et POC IA sur des cycles courts de quatre à six semaines.

- Évaluer la pertinence des modèles, la qualité des données et la robustesse des chaînes techniques.

- Définir et mettre en œuvre les pipelines MLOps : versioning, entraînement, déploiement, supervision et gestion du cycle de vie des modèles.

- Accompagner l’intégration des solutions IA au sein du SI, notamment par l’intermédiaire d’API et de services techniques mutualisés.

- Mettre en place les principes d’observabilité des modèles : suivi des performances, dérive des modèles, qualité des données, alertes et indicateurs de production.

- Participer à la définition de la stratégie de RUN des solutions IA.

- Contribuer à la gouvernance des modèles et aux comités IA et Architecture.

- Veiller au respect des exigences de sécurité, de traçabilité, de protection des données, du RGPD et de l’AI Act.

- Accompagner les Data Engineers, les équipes projets et les prestataires dans la mise en œuvre des bonnes pratiques IA et MLOps.

- Participer à la définition des standards, patterns d’architecture et services IA proposés par la DSI.

- Contribuer à la montée en compétence des équipes sur l’industrialisation des solutions IA.

Nous recherchons un profil expérimenté disposant d’une solide culture technique en intelligence artificielle, machine learning, architecture Cloud et industrialisation de modèles.

Le consultant devra être capable de prendre de la hauteur sur les choix d’architecture tout en restant suffisamment opérationnel pour participer à la réalisation de prototypes, à la conception des chaînes MLOps et à l’intégration des solutions au SI.

### Expérience attendue

- Formation Bac+5 en informatique, data, intelligence artificielle ou école d’ingénieur.

- Environ 5 à 8 ans d’expérience ou plus dans les domaines Data, Machine Learning, Cloud ou Intelligence Artificielle.

- Au moins 2 à 3 ans d’expérience significative en MLOps, architecture IA ou industrialisation de modèles.

- Expérience concrète du passage de solutions IA du prototype à la production.

- Bonne compréhension des contraintes d’une DSI : architecture, sécurité, intégration, exploitation, conformité et gouvernance.

### Compétences techniques indispensables

- Maîtrise de Python.

- Maîtrise de Git et des principes CI/CD, idéalement avec GitLab CI.

- Expérience des environnements Cloud, avec une priorité donnée à Microsoft Azure.

- Bonne maîtrise des concepts de machine learning et d’intelligence artificielle générative.

- Expérience des architectures RAG, des LLM et des embeddings.

- Connaissance des agents IA et de leur intégration dans des processus métiers ou applicatifs.

- Maîtrise des pratiques MLOps : gestion des versions, pipelines, déploiement, monitoring et cycle de vie des modèles.

- Expérience de l’intégration de solutions au SI par API.

- Connaissance des principes d’observabilité appliqués aux modèles et aux données.

### Compétences appréciées

- Azure Machine Learning.

- Snowflake.

- Airflow.

- Sécurité des solutions IA : gestion des prompts, cloisonnement des données, contrôle des accès, traçabilité et prévention des fuites d’informations.

- Connaissance des enjeux liés au RGPD et à l’AI Act.

- Certification Azure, AWS ou Google Cloud de niveau Architecte.

### Qualités attendues

- Leadership technique et capacité à orienter les décisions d’architecture.

- Capacité à expliquer et vulgariser des sujets IA complexes.

- Excellentes qualités de communication avec les équipes techniques et métiers.

- Rigueur dans la documentation et la formalisation des standards.

- Sensibilité forte aux enjeux de sécurité, de conformité et de gouvernance.

- Culture produit et capacité à relier les choix techniques à la valeur métier.

- Autonomie, capacité de proposition et aptitude à accompagner la montée en compétence des équipes.

- Français courant et anglais technique.