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Responsabilités :- Conseiller les parties prenantes dans l’identification des opportunités d’affaires liées à l’intelligence artificielle et à l’analytique avancée
- Définir des architectures de solutions IA (données, modèles, intégration, infrastructure) adaptées aux environnements clients
- Élaborer des feuilles de route technologiques et des stratégies d’implantation de solutions IA
- Assurer l’alignement des solutions avec les cadres de gouvernance, de sécurité et de gestion des données
- Participer à la sélection des technologies et des plateformes (cloud, MLOps, outils analytiques)
- Encadrer les équipes de réalisation (data scientists, ingénieurs, architectes) et promouvoir les bonnes pratiques
- Contribuer à la gestion des risques, à l’éthique et à la conformité des solutions IA
- Soutenir les activités de positionnement et de développement des affaires (présentations, ateliers, propositions)
- Produire et maintenir les livrables d’architecture (HLD/LLD, ADR), animer les revues d’architecture, arbitrer les compromis (coût, latence, sécurité, maintenabilité) et définir des patterns de référence réutilisables
- Concevoir des architectures GenAI (RAG, tool‑calling, agents), définir les stratégies d’évaluation (qualité, hallucinations, toxicité) et mettre en place des garde‑fous (policies, sécurité, confidentialité, content filtering)
- Définir l’architecture bout‑en‑bout data/IA : ingestion batch et streaming, qualité des données, catalogage et lineage, gouvernance, et intégration aux systèmes existants (API, événements, ETL/ELT)
- Conduire le threat modeling des solutions IA (prompt injection, data leakage, exfiltration), définir les contrôles (DLP, gestion des secrets, isolation réseau) et assurer la conformité (PII, rétention, auditabilité)
- Diplôme universitaire en informatique, intelligence artificielle, génie logiciel ou domaine connexe
- Minimum de 7 ans d’expérience en architecture de solutions, incluant la livraison de solutions IA ou GenAI en production dans des environnements enterprise
- Expérience démontrée de déploiement de solutions IA en production (CI/CD, tests, monitoring, rollback, gestion de versions modèles/données, SLO/SLA)
- Expérience en conception d’architectures cloud enterprise : IAM (RBAC/ABAC), réseau (VPC/VNET, peering, private endpoints), chiffrement/KMS, haute disponibilité (HA/DR), observabilité (logs, métriques, traces), FinOps
- Maîtrise d’au moins un framework d’orchestration open source (ex. LangChain/LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel) et des composants associés (vector DB, embeddings, reranking)
- Connaissance des pratiques de suivi, évaluation et monitoring des systèmes GenAI (ex. Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry, MAF, AgentOps/Agent Core)
- Expérience concrète avec les écosystèmes de données modernes : pipelines batch/streaming, gouvernance, qualité des données, catalogues et lineage
- Expérience avec des plateformes cloud (Azure, AWS, GCP) et des outils d’IA/ML
- Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès de parties prenantes non techniques
- Excellentes habiletés en communication, influence et conseil stratégique
- Avoir livré au moins 2 à 3 solutions IA/GenAI en production dans un contexte enterprise (sécurité, gouvernance, monitoring, support et évolution)
- Expérience avec Kubernetes, les conteneurs et les pratiques d’Infrastructure as Code (Terraform, Bicep, CloudFormation) pour industrialiser les déploiements
- Connaissance des cadres d’éthique et de gouvernance de l’IA
- Expérience en consultation ou en services‑conseils
Les compétences clés recherchées sont orientées vers la rigueur architecturale, la capacité d’exécution et l’influence technique :
- Rigueur d’architecture : capacité à produire de la documentation structurée (ADR, standards), à animer des revues et à maintenir une cohérence globale des solutions
- Capacité à cadrer et livrer des solutions : prototypage, accompagnement des équipes, définition de critères non fonctionnels (performance, latence, coûts, sécurité)
- Communication exécutive : capacité à vulgariser, structurer et formuler des recommandations claires et actionnables auprès des décideurs
- Collaboration : participe activement au travail de son équipe et favorise la poursuite d’objectifs communs
- Adaptabilité : fait preuve d’adaptabilité lors des situations imprévues et de changements
- Orientation client : approche proactive pour assurer la satisfaction des utilisateurs
- Organisation et rigueur : documenter et structurer les livrables de manière professionnelle
- Capacité d’influence et développement d’alliances internes et externes
- Favorise l’amélioration continue et l’innovation
- Sens politique et capacité à évoluer dans des environnements organisationnels complexes
Sprachkenntnisse
- French
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