Architecte IA - Systèmes Intelligents & Llm H/F

Vous intégrez une équipe d'experts dédiée à la conception d'architectures IA robustes et scalables, au service de grands comptes industriels et technologiques. Votre rôle ? Faire le lien entre innovation et contraintes opérationnelles, en pilotant des solutions from design to deployment avec une vision systémique.

Missions Principales :

1. Architecture & Design de Solutions IA

• Concevoir des architectures end-to-end pour des systèmes IA complexes :
  • Pipelines ML/LLM (fine-tuning, RAG, agents conversationnels).
  • Intégration de modèles génératifs (Gemini, Mistral, Llama) en environnement industriel.
  • Optimisation des flux data (streaming avec Kafka, batch avec Spark/Dataflow).
• Arbitrer les choix technologiques :
  • Équilibrer innovation (IA générative) et contraintes industrielles (latence, coûts, conformité).
  • Définir des standards d'architecture (modularité, scalabilité, réutilisabilité).

2. Performance, Sécurité & Gouvernance

• Garantir la performance des modèles :
  • Optimisation des inférences LLM (quantization, caching, GPU/TPU).
  • Benchmarking (latence, throughput, coût).
• Sécuriser et gouverner les données :
  • Mise en place de gardes-fous éthiques (bias, explainability, RGPD).
  • Chiffrement, gestion des accès (IAM), traçabilité (MLflow, Kubeflow).
  • Collaboration avec les Data Governance Officers.

3. Pont entre Équipes Techniques et Métiers

• Traduire les enjeux business en solutions techniques :
  • Animer des ateliers de co-conception avec les métiers.
  • Former les équipes sur les bonnes pratiques MLOps et prompt engineering.
• Piloter les arbitrages :
  • Prioriser les trade-offs (précision vs. coût, cloud vs. on-premise).
  • Documenter les décisions d'architecture (ADR).

4. Veille Stratégique & Innovation

• Anticiper les tendances en IA générative, Edge AI, et MLOps 2.0.
• Évaluer l'impact des nouveaux modèles (Gemini 1.5, Mistral Large).
• Contribuer à la roadmap IA :
  • Développement de frameworks internes pour le déploiement de LLM.
  • Publication de retours d'expérience (white papers, conférences).