Lead AI Engineer & Manager - GenAI (80% Build)

Le Contexte :
Nous structurons une équipe dédiée à l'IA Générative industrielle pour le compte d'un acteur international majeur de la Data.
L'enjeu est de concevoir, déployer et monitorer des architectures agentiques complexes (LangGraph, multi-agents) et du RAG avancé sur des environnements de production massifs.

Vos Responsabilités :

• 80% Build, Architecture & Évaluation (Hands-on) :
  Vous êtes un contributeur individuel de référence. Vous ouvrez votre IDE au quotidien. Vous designez des workflows multi-agents, assurez le passage à l'échelle et concevez des frameworks d'évaluation stricts (traque du drift, élimination des hallucinations) sur des stacks cloud majeures.

• 20% People Management & Posture (RH) :
  Vous encadrez techniquement ET humainement une squad de 4 à 5 experts (ML Engineers / Data Scientists Seniors).
  Vous pilotez leur trajectoire via des 1to1 réguliers, menez les entretiens annuels et cadrez les plans de formation. Vous intervenez ponctuellement pour vulgariser des choix d'architecture face à des décideurs (CTO/DSI).

Ce rôle exige un niveau de maturité technique affirmé et une solide première expérience en encadrement.
Nous recherchons un leader technique capable d'asseoir naturellement sa légitimité auprès d'ingénieurs seniors par l'excellence de son code et sa rigueur architecturale.

• Séniorité : Minimum 6 à 8 ans d’expérience en Data Science / ML Engineering avec un historique prouvé de mise en production à grande échelle.
  

• Culture Software & GenAI : Vous êtes dans l'IDE au quotidien. Maîtrise de la stack DevOps/MLOps classique (Python, Docker, CI/CD). Expertise prouvée sur la stack GenAI moderne : LLMs, RAG avancé, et architectures multi-agents (LangGraph, CrewAI).
  

• Obsession des Métriques : Vous ne concevez pas un système IA sans son framework d'évaluation associé. Vous maîtrisez parfaitement les métriques (Precision, Recall, F1-Score) ainsi que les outils d'observabilité LLM (Langfuse, Ragas) pour traquer les hallucinations et le drift.
  

• Leadership Naturel & RH : Vous aimez transmettre, faire des revues de code rigoureuses, mais aussi porter la responsabilité humaine d'un collectif d'experts. Vous avez une expérience validée dans la gestion RH (1to1, entretiens annuels, plans de formation, recadrage si nécessaire).
  

• Fondations Académiques (Apprécié) : Un diplôme d'Ingénieur de rang A ou un PhD scientifique est un fort atout afin de garantir la maîtrise algorithmique "sous le capot". Toutefois, votre track-record technique en production primera toujours sur le diplôme.