Architecte IA

Intégration au département I.D.E.A. (Innovation Lab, Development, Expertise and Accelerators), qui comprend un laboratoire d’innovation dédié aux sujets de R&D et des pôles d’expertise technologique : développement web et mobile, CMS (SharePoint / WordPress), Low-code / No-code (Power Platform), architecture et cloud privé.

Rattachement à l’équipe Architecture et Cloud privé, en charge de l’accompagnement des projets autour des applications conteneurisées sur les volets architecture, conception et CI/CD, pour les différents métiers du Groupe et au bénéfice des collaborateurs internes comme des clients.

L’Architecte IA est responsable de la conception et de la cohérence des architectures des solutions d’IA générative et agentique du Groupe. Il ou elle accompagne leur industrialisation sur le cloud privé et le cloud public, oriente les choix technologiques (modèles, frameworks, plateformes), garantit la sécurité, la conformité et la maîtrise des coûts, et diffuse les bonnes pratiques au sein des équipes.

À ce titre, les principales missions sont les suivantes :
• Architecture des solutions IA : concevoir les architectures cibles des cas d’usage d’IA générative et agentique (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) ; définir les patterns de référence et les briques réutilisables.
• Veille et communauté : assurer une veille technologique constante sur l’écosystème IA ; être force de proposition sur les solutions du marché ; contribuer à l’animation de la communauté IA agentique du Groupe.
• Plateforme IA : contribuer à la conception et à l’évolution de la plateforme IA du Groupe (serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d’agents) sur OpenShift et sur le cloud public de confiance.
• Sécurité, conformité et gouvernance : intégrer les exigences de sécurité (prompt injection, fuite de données, gestion des habilitations des agents), les exigences réglementaires (AI Act, DORA, RGPD) et les principes d’IA responsable ; participer aux comités de validation sécurité.
• Qualité et performance : définir les stratégies d’évaluation des modèles et des agents (pertinence, hallucinations, latence) ; mettre en place l’observabilité LLMOps et le suivi FinOps de la consommation des modèles.
• Rédaction et collaboration : rédiger les dossiers d’architecture et les spécifications techniques ; travailler en étroite collaboration avec les équipes IT et métiers ; participer aux revues d’architecture.
• Industrialisation : piloter techniquement le passage des POC et pilotes à la production, en lien avec les équipes infrastructure, sécurité et production ; garantir la stabilité, le run et l’évolution des solutions déployées.

En particulier, le poste contribue à la mise en œuvre du plan IA agentique du Groupe et facilite l’intégration de l’IA dans la chaîne de développement. À ce titre, les missions comprennent :
• Concevoir et prototyper des agents et des workflows agentiques, et participer à la définition de l’architecture modulaire de la plateforme IA.
• Mettre en place l’exposition des outils et des données du SI aux agents via le protocole MCP (Model Context Protocol) et les API du Groupe, de manière sécurisée et gouvernée.
• Industrialiser le déploiement des modèles et des agents selon une approche GitOps (ArgoCD, OpenShift GitOps) et automatiser les pipelines LLMOps (évaluation, versioning des prompts, monitoring).
• Assurer le rôle de référent IA de l'équipe ; encadrer et accompagner les développeurs dans l'adoption de l'IA et des assistants de code.
• Prendre en charge le support et l'accompagnement des projets.

Profil recherché

Au moins 9 ans d’expérience en développement et en architecture logicielle, dont au moins 3 ans sur des projets d’IA ou d’IA générative. Excellente maîtrise de Python (FastAPI) et bonne connaissance de Java (Quarkus, LangChain4j).
o IA générative et agentique : maîtrise des LLM (GPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama), du prompt engineering, des architectures RAG et des frameworks agentiques (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Google ADK). Connaissance des protocoles MCP et A2A.
o Plateformes IA : expérience sur Vertex AI, Azure OpenAI et/ou Amazon Bedrock. Expérience du serving de modèles open source sur cloud privé (OpenShift AI, vLLM, KServe, Ollama) et des gateways de modèles (LiteLLM). Connaissance des contraintes liées aux GPU.
o Données et bases vectorielles : connaissance de pgvector, Milvus, Qdrant et OpenSearch / Elasticsearch. Maîtrise du chunking, des embeddings, de la recherche hybride et du reranking. Bonne maîtrise du SQL et des bases relationnelles, notamment PostgreSQL.
o LLMOps et qualité : expérience de l’évaluation des modèles et des agents (Ragas, DeepEval), de l’observabilité et de la traçabilité (Langfuse, OpenTelemetry, MLflow), des guardrails, de la gestion des prompts et du suivi des coûts (FinOps).
o Containers et DevOps : excellente maîtrise de Docker, Kubernetes et OpenShift. Expérience des pipelines CI/CD (Git, Jira, Jenkins) et des approches GitOps avec ArgoCD. Usage avancé des assistants de code IA (Claude Code, GitHub Copilot).
o Architecture, sécurité et gouvernance : connaissance des composants d’infrastructure cloud privé (réseau, stockage, reverse proxy, certificats TLS), de la sécurité des applications IA (OWASP Top 10 for LLM, gestion des secrets, RBAC), de l’AI Act et des enjeux d’IA responsable.