Architecte IA ML OPS
Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en ?uvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production.
Cadrage technique & architecture IA
Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps).
Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, Gen
AI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM)
Formaliser les choix dans des dossiers d?architecture.
Prototypage & validation des cas d?usage
Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4?6 semaines) en lien avec la DSMC.
Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques.
Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d?industrialisation
MLOps & industrialisation
Définir et mettre en ?uvre les chaînes MLOps :
Accompagner l?intégration des solutions IA dans le SI existant.
Contribuer au catalogue de services IA de la DSI
Observabilité IA & fiabilité
Définir et déployer les principes de ML Observability :
Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage.
Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées
Gouvernance des modèles IA
Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC :
Participer aux comités IA et Architecture.
Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées)
Référent IA & accompagnement des équipes
Agir comme référent technique IA pour la DSI.
Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires.
Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d?expérience).
Contribuer à la montée en compétence globale sur l?
IA industrielle
Indispensables
Python, Git, CI/CD (Git
Lab
CI)
Cloud (priorité Azure)
Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings)
MLOps (versioning, pipelines, monitoring)
Intégration SI / APIs
Agent IA
Appréciées (non bloquantes)
Snowflake
Airflow
Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)
Profil candidat:
Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en ?uvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production.
Cadrage technique & architecture IA
Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps).
Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, Gen
AI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM)
Formaliser les choix dans des dossiers d?architecture.
Prototypage & validation des cas d?usage
Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4?6 semaines) en lien avec la DSMC.
Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques.
Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d?industrialisation
MLOps & industrialisation
Définir et mettre en ?uvre les chaînes MLOps :
Accompagner l?intégration des solutions IA dans le SI existant.
Contribuer au catalogue de services IA de la DSI
Observabilité IA & fiabilité
Définir et déployer les principes de ML Observability :
Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage.
Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées
Gouvernance des modèles IA
Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC :
Participer aux comités IA et Architecture.
Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées)
Référent IA & accompagnement des équipes
Agir comme référent technique IA pour la DSI.
Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires.
Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d?expérience).
Contribuer à la montée en compétence globale sur l?
IA industrielle
Indispensables
Python, Git, CI/CD (Git
Lab
CI)
Cloud (priorité Azure)
Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings)
MLOps (versioning, pipelines, monitoring)
Intégration SI / APIs
Agent IA
Appréciées (non bloquantes)
Snowflake
Airflow
Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)