TECH LEAD MACHINE LEARNING ENGINEER (H/F)

🚀 Contexte de la mission

Dans le cadre de l’expansion et de l'industrialisation des technologies de rupture d'un grand groupe, vous rejoignez le pôle d'excellence Intelligence Artificielle.

En tant que Lead Tech / Architecte MLOps & IA (H/F), vous interviendrez pour poser un cadre technique robuste et structurant. Votre rôle sera de faire la passerelle entre l'innovation (R&D, IA Générative) et la production industrielle à l'échelle, au sein d'un écosystème technologique moderne et multi-cloud.

🎯 Missions principales & Rôle

Dans un rôle combinant vision stratégique, design d'architecture et mentorat technique, vous serez le garant de l'excellence technologique de l'équipe :

• Standards & Cadrage : Définir et maintenir les standards d’architectures ML / IA et de développement au sein d'environnements multi-cloud.

• Design de Solutions : Concevoir, modéliser et valider les pipelines de ML / IA de bout en bout (de la collecte de données à l'exposition en production).

• Gouvernance & Choix d'Outils : Superviser le choix des frameworks (ML, MLOps) et piloter l'audit technique des produits IA (robustesse, sécurité, performance, maintenabilité, coûts et démarches FinOps).

• Mentorat & Leadership : Accompagner la montée en compétences des équipes de développement (Data Scientists, Data Engineers) en tant qu'expert et mentor technique.

• Collaboration & Roadmap : Travailler en étroite collaboration avec le Product Owner IA pour cadrer les nouveaux besoins, concevoir les solutions et définir la roadmap produit.

• Veille Technologique : Assurer une veille active sur l’écosystème IA (notamment l'IA Générative et les patterns émergents).

🏁 Objectifs

• Sécuriser la mise en production et le déploiement d’applications et de produits d’IA hautement complexes et scalables.

• Industrialiser et automatiser l’ensemble des cycles de vie des modèles (MLOps).

• Poser un cadre normatif de développement clair et partagé pour l'ensemble des squads.

🛠️ Compétences requises

⚙️ Expertise IA & Software

• IA Générative : Expérience concrète sur le déploiement et l'optimisation d'architectures de LLM, techniques de RAG, d'évaluation de modèles, de prompt engineering et d'architectures agentiques.

• Développement : Excellentes compétences en Python (programmation orientée objet, design patterns) et idéalement une première expérience en Software Engineering.

• Data Science : Maîtrise avancée des concepts et algorithmes de Data Science / Machine Learning classiques.

🔧 Architecture, Infrastructure & MLOps

• Pratiques MLOps / DevOps : Maîtrise des pipelines CI/CD, du versioning (Git), de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) et des outils de tracking / déploiement de modèles (MLflow).

• Architectures Multi-Cloud : Expérience avancée sur les plateformes Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure.

• Infrastructure as Code (IaC) : Maîtrise de Terraform pour le déploiement d'infrastructures Cloud.

• Exposition : Expérience avancée dans la conception et le déploiement d'APIs REST et dans les architectures de microservices (scalabilité, sécurité, monitoring, latence).

👤 Profil recherché

• Expérience : Plus de 7 ans d'expérience minimum sur le développement, l'architecture et le déploiement de produits IA en production industrielle.

• Soft Skills :

  • Leadership technique naturel : Capacité à inspirer, à poser un cadre normatif rigoureux et à guider l'équipe de manière bienveillante.

  • Communication & Pédagogie : Aisance pour vulgariser des architectures complexes auprès du Product Owner, du métier et des développeurs.

  • Orientation solution & Curiosité : Passionné(e) d'innovation, toujours en recherche de solutions performantes face aux contraintes de scalabilité ou de sécurité des données.