Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 36 offres pour ce poste (Top profil, France), le marché se situe autour de 58k€ (53k€–65k€).
Salaire du marché pour AI/ML Engineer (Top profil) en France : médiane 57 500 €/an, P25–P75 : 52 500–65 000 €/an, n = 36 offres. Salaire DevOps / Kubernetes à Lyon
Baromètre TJM et salaires ITLa ligne de service Consulting & Solutions d'Akkodis France renforce ses équipes en région Auvergne-Rhône-Alpes et recrute un Architecte IA Générative / Generative AI Architect H/F en CDI à Lyon. Ce poste s'inscrit dans le cadre de la transformation technologique d'Akkodis et de sa stratégie d'innovation en intelligence artificielle, data science et technologies émergentes. Au sein d'Akkodis, vous serez acteur(trice) clé dans la conception, l'architecture et la gouvernance de solutions d'IA générative pour des projets stratégiques dans des secteurs variés.
Responsabilités principales :
Concevoir et développer des architectures robustes et scalables exploitant des modèles d'IA générative (texte, image, audio, code).
Collaborer avec les équipes techniques pour intégrer les solutions d'IA dans les systèmes existants et répondre aux exigences fonctionnelles et réglementaires.
Superviser la mise en oeuvre, le prototypage, les tests, l'industrialisation et le déploiement des solutions IA (on-premise, cloud, edge).
Définir et appliquer des standards de sécurité, d'éthique et de gouvernance de l'IA, en conformité avec la réglementation RGPD et les enjeux de biais algorithmiques.
Mettre en place et piloter des pipelines MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, W&B), conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes).
Assurer la veille technologique et réaliser des benchmarks sur les innovations IA (Hugging Face, OpenAI, Meta, etc.).
Documenter les architectures et processus pour faciliter la maintenance et l'évolution des solutions.
Former et accompagner les équipes internes à l'utilisation des outils et modèles d'IA générative.
Environnement de travail :
Vous évoluerez au sein d'une entité stratégique dédiée à l'intelligence artificielle, avec des interactions étroites entre équipes produit, data, DevOps, et métiers. L'environnement technique est orienté vers l'innovation, l'utilisation de frameworks SOTA et l'accès à des ressources avancées (GPU, cloud). La méthodologie Agile favorise la collaboration multidisciplinaire et l'adaptation aux besoins des clients issus de secteurs variés comme l'industrie, la santé, la défense ou l'énergie.
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