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L'architecte IA couvre les prestations d’analyse, de conception, de définition, d’évolution et de validation des architectures techniques permettant de concevoir et déployer des systèmes d’IA dans le SI client. Elle porte notamment sur :
Définition des architectures techniques IA (LLM, RAG, modèles internes, pipelines ML/LLMOps).
Urbanisation du socle IA : composants, services, interopérabilité, sécurité, conformité RGPD/AI Act.
Définition et maintien des standards et bonnes pratiques IA (nomenclatures, guidelines, patterns).
Conception des architectures de déploiement on-premise (Kubernetes, Rancher, GPU/CPU).
Conception des architectures pour le traitement contextuel (context engineering, ingestion documentaire, vectorisation, bases vectorielles).
Conception des mécanismes d’observabilité IA (metrics, logs, hallucinations, factualité).
Analyse d’impacts et études d’opportunité ou d’évolution du socle IA.
Réalisation de revues d’architecture (pair reviews techniques).
Contribution à la MCO du socle IA et aux plans d’évolution.
Entrants :
Dossier d’architecture existant (applicatif, technique, sécurité).
Exigences fonctionnelles et non fonctionnelles IA.
Contexte projet (Backlog PI, contraintes réglementaires, exigences RGPD/AI Act).
Standards techniques et processus client.
Principaux livrables :
Dossier d’architecture IA (applicatif, technique, exploitation).
Schémas d’architecture détaillés.
Standards, guides, patterns IA.
Analyse d’impacts et préconisations.
AOO 2026 004 / Prestations de conception, développement, maintenance, expertise et assistance sur le produit
Revues techniques et comptes rendus.
Mise à jour du POS (Plan d’Occupation des Sols) si applicable.
Profil recherché
Issu(e) d'une formation supérieure en informatique, vous disposez d'une expérience significative dans l'architecture de plateformes Cloud, Data ou IA.
Vous maîtrisez tout ou partie des technologies et concepts suivants :
Architecture de solutions IA génératives et IA agentique.
Urbanisation des SI et définition d'architectures d'entreprise.
Gouvernance, sécurité et conformité réglementaire (RGPD, AI Act).
Kubernetes et écosystème cloud-native.
Architecture RAG, vectorisation et gestion de bases documentaires.
Context Engineering et orchestration de workflows IA.
Moteurs d'inférence et optimisation des performances.
Observabilité, supervision et exploitation de plateformes distribuées.
Industrialisation de modèles via des pratiques MLOps.
Vous êtes reconnu(e) pour votre capacité à prendre de la hauteur, votre expertise technique, votre esprit de synthèse et votre aptitude à accompagner des équipes pluridisciplinaires.
Environnement de travail
Vous évoluerez au sein d'un environnement technologique innovant autour des technologies suivantes :
Kubernetes (K8S)
Rancher RKE2
Stockage objet S3
Prometheus / Grafana
LiteLLM ou équivalent (AI Gateway)
vLLM, Ollama ou moteurs d'inférence similaires
LangChain / LangGraph
MLflow
Kubeflow
Apache Airflow
Outils de vectorisation et de recherche sémantique
Écosystème LLM open source et modèles propriétaires
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