Technical Manager Data & AI

Contexte et objectif de la mission

Dans le cadre de l’intégration de l’Intelligence Artificielle au sein de l’entreprise, la mission consiste à définir et piloter la stratégie d’intégration de l’IA dans les processus opérationnels télécom, déployer les projets techniques associés, représenter l’expertise technique de l’entité lors des échanges groupe sur les thématiques AI, et encadrer techniquement une petite équipe. Le rôle est présenté comme un rôle de terrain et d’expertise technique.

Missions principales

1. Stratégie & architecture IA
• Analyser les processus opérationnels télécom existants et identifier les opportunités d’intégration de l’IA
• Définir la roadmap technique IA adaptée aux enjeux métiers
• Proposer des architectures robustes, scalables et sécurisées pour les solutions Data & AI
• Assurer la cohérence entre les choix technologiques et les contraintes IT / CyberSecurity

2. Déploiement & implémentation de projets IA
• Piloter techniquement l’implémentation des projets IA de bout en bout
• Superviser et contribuer activement au développement des pipelines de données et des modèles IA
• Mettre en place les pratiques MLOps pour industrialiser et maintenir les modèles en production
• Garantir la qualité, la performance et la sécurité des solutions déployées

3. Expertise IA générative & LLM
• Concevoir et implémenter des solutions basées sur les LLM (Large Language Models)
• Développer des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) adaptées aux cas d’usage télécom
• Évaluer et sélectionner les modèles et frameworks IA les plus pertinents
• Assurer une veille technologique active sur l’IA générative et ses évolutions

4. Gestion de la donnée
• Superviser la gouvernance, la qualité et la sécurité des données
• Concevoir et optimiser les pipelines de données (ingestion, transformation, exposition)
• S’assurer de la conformité des pratiques data avec les réglementations en vigueur

5. Encadrement technique de l’équipe
• Animer techniquement une équipe de 5 collaborateurs (data engineers / AI engineers)
• Définir les priorités techniques et assurer le suivi des livrables
• Monter en compétences l’équipe sur les technologies IA et data
• Conduire les revues de code et valider les choix d’architecture

6. Représentation & échanges groupe
• Participer aux comités techniques et stratégiques sur les thématiques AI
• Présenter les avancées, les choix technologiques et les résultats des projets
• Contribuer aux échanges de bonnes pratiques et aux synergies groupe sur l’IA

Formation
• Bac+5 en Informatique, Data Science, IA ou équivalent

Expérience
• Minimum 7 à 10 ans en IT, dont 3 à 5 ans sur des projets Data & AI
• Habitude de travailler dans un contexte grand groupe / multi-entités appréciée

Compétences techniques requises
• IA générative : maîtrise des modèles génératifs tels que GPT, Mistral, LLaMA
• LLM : fine-tuning, prompt engineering, évaluation de modèles
• RAG : conception et déploiement d’architectures RAG
• MLOps : MLflow, Kubeflow, DVC, CI/CD pour les modèles ML
• Frameworks ML/DL : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, LangChain, LlamaIndex
• Data engineering : conception de pipelines batch & streaming
• Technologies data : Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt
• Bases de données vectorielles : Pinecone, Weaviate, ChromaDB, FAISS
• Architecture data : Data Lakehouse, Data Mesh, gouvernance des données
• Cloud & infrastructure : maîtrise d’au moins un cloud provider parmi Azure, AWS ou GCP
• Services managés AI/ML : Azure OpenAI, AWS SageMaker, Vertex AI
• Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes
• Développement : Python avancé, API REST, microservices
• Ingénierie logicielle : DevOps, GitOps, revue de code, tests automatisés
• Sécurité & conformité : cybersécurité appliquée aux systèmes IA, RGPD, AI Act, sécurisation des pipelines de données et des modèles

Compétences comportementales
• Leadership technique
• Communication et capacité à vulgariser des sujets complexes
• Autonomie dans la prise de décision technique
• Pragmatisme et orientation résultats
• Curiosité intellectuelle et veille technologique
• Travail en équipe et partage de connaissance