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Publié il y a 24 jours

Architecte Plateforme IA - Rag CDI H/F

Entreprise
WhubESN
Localisation
Paris - 75
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Top profil
Rémunération
Pas de salaire renseigné

Salaire du marché

Médiane du marché
61k€
Estimation
58k€fourchette habituelle63k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 44 offres pour ce poste (Top profil, Paris), le marché se situe autour de 61k€ (58k€–63k€).

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Description du poste

Le besoin

Contexte

Acteur majeur disposant de fonds documentaires riches et volumineux (codes, jurisprudence, revues, actualités...), nous développons une plateforme d'Intelligence Artificielle destinée à des professionnels exigeants.

L'Architecte Plateforme IA joue un rôle clé dans la conception, la mise à l'échelle et l'exploitation d'infrastructures permettant de délivrer des services IA performants, sécurisés et fiables.

Mission principale

Concevoir et industrialiser la plateforme IA en assurant la transformation de données complexes en services intelligents, performants et sécurisés, tout en garantissant leur scalabilité et leur conformité réglementaire.

Responsabilités

1. Architecture & Plateforme IA

  • Concevoir l'architecture globale des services IA (LLMOps).

  • Orchestrer les modèles et les pipelines de traitement.

  • Définir et mettre en oeuvre des architectures RAG adaptées aux cas d'usage (Advanced, Graph, Agentic).

  • Concevoir et optimiser les bases vectorielles (Vector DB).

  • Gérer le cycle de vie des prompts et le fine-tuning de modèles spécialisés.

2. Industrialisation & MLOps

  • Mettre en place des pipelines automatisés de déploiement et de monitoring.

  • Industrialiser les workflows ML (MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC...).

  • Optimiser les coûts d'inférence (gestion des tokens, choix des modèles).

  • Assurer la qualité et la robustesse des modèles en production.

3. Infrastructure & Scalabilité

  • Piloter l'infrastructure Cloud et Kubernetes.

  • Garantir la montée en charge et la haute disponibilité des services.

  • Optimiser l'utilisation des ressources (CPU/GPU).

  • Améliorer les performances globales de la plateforme.

4. Qualité & Fiabilité des réponses

  • Mettre en place des mécanismes de :

    • mesure de pertinence,

    • réduction des hallucinations,

    • re-ranking des résultats.

  • Assurer la traçabilité des sources dans les réponses générées.

5. Sécurité, conformité & gouvernance

  • Intégrer une approche confidentialité by design.

  • Garantir la protection des données sensibles.

  • Assurer la conformité aux réglementations (RGPD, AI Act).

  • Contribuer aux enjeux de souveraineté des données.

Exigences du poste

Stack technique :

LLMOpsRAGVector DatabaseMLflowKubeflowAirflowDVCKubernetesCloudGPUCPUFine-tuningPrompt EngineeringRGPD / GDPRAI Act

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

WhubESN
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