Architecte IA / MLOps

Nous recherchons un Architecte IA/MLOps H/F qui 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.

Il/Elle intervient de la faisabilité technique au passage à l?échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité).

Missions principales

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

Profil candidat:

Responsabilités clés

Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures).

Définition des standards MLOps & observabilité IA.

Contribution aux livrables structurants :

Reporting sur l?avancement et la maturité IA du SI

Compétences techniques (hard skills)

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)

Compétences comportementales (soft skills)

Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer.

Culture produit et sens de la valeur métier.

Rigueur, documentation et standards d?ingénierie.

Orientation sécurité et conformité.

Communication claire avec équipes techniques et métiers.

Profil & qualifications

Bac+5 (école d?ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent.

Expérience : 5?8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2?3+ ans en MLOps/architecture.

Expérience concrète en industrialisation de solutions IA

Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe

Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), Azure

ML

Langues : Français, anglais technique.

Localisation : Toulouse ou Paris (Montrouge)