Le poste Architecte IA
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Contexte :
Dans le cadre du renforcement de nos dispositifs Data & IA, nous recherchons un Architecte IA capable de piloter la conception, l’implémentation et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle robustes et scalables. Ce rôle exige une maîtrise des pipelines MLOps, des standards CI/CD, ainsi qu’une forte culture de la qualité logicielle. L’architecte jouera un rôle clé dans la gouvernance des modèles ML en production, le suivi de leur performance, et l'encadrement des choix techniques autour des plateformes IA (MLflow, Domino, etc.).
Missions principales :
Architecture et automatisation des workflows IA :
Concevoir et mettre en place des pipelines CI/CD pour les projets Data Science et IA.
Industrialiser les workflows ML : preprocessing, entraînement, déploiement, monitoring.
Structurer l’infrastructure IA sur Docker, GitLab-CI et des environnements cloud (AWS, Azure, GCP).
Garantir la reproductibilité, la traçabilité et la résilience des traitements IA.
Gouvernance du code et qualité logicielle :
Définir et imposer les bonnes pratiques de développement (clean code, typage, testabilité).
Implémenter et maintenir des outils de qualité : Ruff, Black, MyPy, SonarQube.
Assurer la scalabilité et la maintenabilité des solutions IA/ML dans le temps.
Gérer le versionnage, la promotion, le rollback et le monitoring des modèles via MLflow.
Encadrer l’intégration des modèles dans les chaînes de valeur métiers.
Définir les stratégies de supervision des performances des modèles (drift, alerting, logs).
Encadrement des équipes Data & IA :
Accompagner les Data Scientists sur les enjeux d’industrialisation et d’architecture en tenant compte de la culture MLOps et DevSecOps au sein des projets IA.
Contribuer au choix et à la mise en œuvre de plateformes comme Domino Data Lab.
Profil recherché
Profil recherché :
Bac+5 minimum, formation ingénieur ou équivalent.
Expérience confirmée (5+ ans) en environnement Data / IA / DevOps.
Solide expérience en automatisation CI/CD et gouvernance de modèles ML.
Bonnes capacités à encadrer des équipes pluridisciplinaires (Data Science, IT, Produit).
Sens de la rigueur, autonomie, posture de conseil, capacité à structurer les environnements IA.
Environnement de travail
Stack technique et compétences clés :
Domaine
Outils / Technologies
CI/CD & Conteneurisation
GitLab, GitLab-CI, Docker
Cloud & Infra
AWS, Azure ou GCP (au moins 1 requis)
Langages
Python (avancé), Bash
Qualité logicielle
Ruff, Black, MyPy, SonarQube
MLOps
MLflow, monitoring, versionning
ML / Deep Learning
Bonne culture générale (supervisé, NLP, LLM, etc.)
Plateformes IA
Domino Data Lab (un plus)
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