Architecte IA - Systèmes Intelligents & LLM (H/F)

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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). Formation : Bac+5 en informatique, data science, ou ingénierie (école d'ingénieur ou master spécialisé en IA). Expérience : 5 ans minimum en architecture IA ou rôles équivalents (ML Engineer, Data Scientist senior). Expérience industrielle obligatoire : déploiement de modèles en production, gestion de pipelines data. Soft Skills : Vision systémique pour concevoir des solutions scalables et maintenables . Leadership technique et capacité à animer des équipes pluridisciplinaires . Pédagogie pour expliquer des concepts complexes (RAG, LLM) à des non-experts. Langue(s) : anglais technique .

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