La mission démarre dans un premier temps sous un format freelance avec pour objectif une bascule ensuite en CDI.

Dans le cadre du développement d’une plateforme d’intelligence artificielle à forte volumétrie, nous recherchons un Architecte Plateforme IA Senior pour concevoir, industrialiser et faire évoluer l’infrastructure technologique nécessaire au cycle de vie complet des modèles et services d’IA.

Le poste s’inscrit dans un environnement exigeant, manipulant des fonds documentaires riches, complexes et massifs, avec des enjeux forts de performance, sécurité, confidentialité, souveraineté et qualité des réponses générées.

L’Architecte Plateforme IA fera le lien entre les équipes Machine Learning, développement logiciel, Data, DevOps/SRE et métiers, afin de bâtir une plateforme robuste, scalable et conforme aux exigences réglementaires.

Missions principales

Votre rôle sera de concevoir et bâtir la colonne vertébrale technologique de la plateforme IA, capable de transformer des bases documentaires expertes en services d’intelligence artificielle fluides, sécurisés et performants.

À ce titre, vos principales responsabilités seront les suivantes :

Industrialisation de la plateforme IA

Vous améliorez, structurez et mettez à l’échelle la plateforme et l’infrastructure sous-jacente des services IA, afin de garantir une expérience fiable et performante pour un grand nombre d’utilisateurs en temps réel.

Architecture RAG et exploitation de la donnée experte

Vous concevez et orchestrez les architectures RAG les plus adaptées selon les cas d’usage : Advanced RAG, Graph RAG, Agentic RAG.

Vous définissez l’architecture permettant d’injecter des données expertes dans les modèles afin d’optimiser la pertinence, la précision et la fiabilité des réponses produites.

Confidentialité et sécurité by design

Vous garantissez que les requêtes utilisateurs, pouvant contenir des informations sensibles ou confidentielles, sont traitées avec un niveau de sécurité maximal.

Vous intégrez les principes de protection des données dès la conception des architectures.

Industrialisation MLOps / LLMOps

Vous mettez en place les pipelines automatisés de déploiement, monitoring et amélioration continue des modèles.

Vous contribuez à challenger les choix MLOps/LLMOps existants et à optimiser le coût global de la plateforme.

Scalabilité et performance

Vous garantissez la capacité de la plateforme à supporter la montée en charge.

Vous optimisez l’utilisation des ressources, notamment GPU/CPU, ainsi que les coûts d’inférence et de token management.

Gouvernance, conformité et souveraineté

Vous veillez au respect des exigences réglementaires et éthiques, notamment en matière de protection des données, RGPD, AI Act et souveraineté.

Vous participez à la mise en œuvre d’une plateforme conforme aux attentes de clients exigeants sur ces sujets.

Enjeux du poste

Ce poste s’adresse à un profil senior capable de structurer une plateforme IA critique, de faire dialoguer les enjeux techniques, métiers et réglementaires, et de poser les fondations industrielles d’un service IA performant, fiable et sécurisé.

Le rôle nécessite une forte maturité architecturale, une excellente compréhension des architectures RAG et LLMOps, ainsi qu’une capacité à travailler au contact d’équipes pluridisciplinaires dans un environnement exigeant.

IA, Data & Machine Learning

- Python

- Spark

- PyTorch

- TensorFlow

- Scikit-learn

- NVIDIA

- Triton

Niveau attendu : expert.

Bases de données et recherche documentaire

- Bases SQL

- Bases documentaires

- Bases graphes

- Vector Databases

- Elasticsearch

- OpenSearch

- Weaviate

Niveau attendu : expert.

Frameworks IA

- LangChain

- LlamaIndex

Niveau attendu : expert.

MLOps / LLMOps

- MLflow

- Kubeflow

- DVC

- Airflow

Niveau attendu : confirmé.

Cloud & Infrastructure

- AWS

- Azure

- GCP

- Terraform

- Ansible

Niveau attendu : confirmé.

Conteneurisation & orchestration

- Docker

- Kubernetes

Niveau attendu : confirmé.

Langues

- Français courant.

- Anglais courant.

Soft skills

- Vision systémique : capacité à comprendre l’impact d’un changement technique sur l’ensemble de la chaîne de valeur.

- Communication : capacité à vulgariser des sujets techniques complexes auprès d’interlocuteurs variés.

- Pédagogie : capacité à accompagner la montée en compétence des équipes.

- Pragmatisme : capacité à choisir la solution la plus efficace, et pas nécessairement la plus complexe.

- Curiosité technologique : veille active sur un écosystème IA en évolution constante.

- Sens des responsabilités : forte attention portée à la sécurité, à la confidentialité et à la qualité des services délivrés.