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Dans le cadre de sa stratégie d’innovation et de transformation numérique, une organisation souhaite renforcer son expertise en intelligence artificielle générative et agentique afin d’accélérer le développement, l’industrialisation et le déploiement de solutions IA.
Le poste est rattaché à une équipe spécialisée en architecture, cloud et expertise technologique, intervenant auprès de différentes entités métiers et équipes IT.
L’Architecte IA est responsable de la conception et de la cohérence des architectures des solutions d’intelligence artificielle générative et agentique. Il accompagne leur industrialisation sur des environnements cloud privés et publics, définit les orientations technologiques et veille au respect des exigences de sécurité, de conformité, de performance et de maîtrise des coûts.
Il contribue également à la définition et à l’évolution de la plateforme IA, à la diffusion des bonnes pratiques et à l’intégration de l’intelligence artificielle dans les processus de développement logiciel.
2. Missions du posteArchitecture et conception des solutions IAConcevoir les architectures cibles des solutions d’IA générative et agentique : assistants conversationnels, architectures RAG, agents autonomes et systèmes multi-agents.
Définir les patterns d’architecture, les standards techniques et les composants réutilisables.
Orienter les choix technologiques concernant les modèles, les frameworks, les plateformes et les solutions d’orchestration.
Concevoir et prototyper des agents IA ainsi que des workflows agentiques.
Participer à la définition d’une architecture modulaire et évolutive pour les plateformes d’intelligence artificielle.
Contribuer à la conception et à l’évolution de la plateforme IA, notamment sur les composants de serving des modèles de langage, les passerelles de modèles, les bases vectorielles et l’orchestration des agents.
Accompagner le déploiement des solutions sur des infrastructures cloud privées et des environnements cloud publics.
Participer à l’intégration et à l’exploitation de modèles open source.
Concevoir les mécanismes d’exposition sécurisée des outils, des données et des services du système d’information aux agents IA via les API et les protocoles d’interopérabilité adaptés.
Piloter le passage des prototypes et des pilotes vers des solutions industrialisées et mises en production.
Concevoir et automatiser les pipelines CI/CD et LLMOps.
Mettre en œuvre des approches GitOps pour le déploiement et la gestion des modèles et des agents.
Assurer le versioning des modèles et des prompts, l’automatisation des évaluations et le suivi opérationnel des solutions.
Garantir la stabilité, la maintenabilité et l’évolution des architectures déployées, en collaboration avec les équipes infrastructure, sécurité et production.
Intégrer les exigences de sécurité propres aux systèmes d’IA, notamment la prévention des injections de prompts, la protection contre les fuites de données et la gestion des habilitations des agents.
Veiller au respect des exigences réglementaires applicables, notamment en matière de protection des données, de résilience opérationnelle numérique et de gouvernance de l’intelligence artificielle.
Appliquer les principes d’IA responsable et mettre en place des mécanismes de contrôle adaptés.
Participer aux revues d’architecture et aux instances de validation sécurité.
Contribuer à la définition des standards de gouvernance et des bonnes pratiques d’architecture IA.
Définir les stratégies d’évaluation des modèles et des agents : pertinence des réponses, hallucinations, fiabilité et latence.
Mettre en place des dispositifs d’observabilité, de traçabilité et de monitoring des solutions IA.
Développer les pratiques LLMOps permettant de suivre la qualité et la performance des modèles en production.
Assurer le suivi de la consommation des ressources et des coûts associés aux modèles et aux infrastructures, dans une logique FinOps.
Identifier les axes d’optimisation et proposer des améliorations continues.
Assurer une veille technologique sur les évolutions de l’IA générative, de l’IA agentique et des infrastructures associées.
Évaluer les solutions du marché et formuler des recommandations technologiques.
Contribuer à l’animation d’une communauté d’expertise autour de l’IA agentique.
Accompagner les développeurs dans l’adoption des outils d’IA et des assistants de programmation.
Intervenir en tant que référent technique IA auprès des équipes projets.
Rédiger les dossiers d’architecture, les spécifications techniques et la documentation associée.
Assurer le support et l’accompagnement des projets, en collaboration avec les équipes métiers, IT et infrastructure.
Profil recherché
Au moins 9 ans d’expérience en développement logiciel et en architecture applicative.
Au moins 3 ans d’expérience sur des projets d’intelligence artificielle ou d’IA générative.
Expérience confirmée dans la conception d’architectures complexes et l’industrialisation de solutions technologiques.
Excellente maîtrise de Python, notamment FastAPI.
Bonne connaissance de Java et de frameworks associés, notamment Quarkus et LangChain4j.
Capacité à intervenir de la conception technique jusqu’à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles.
Maîtrise des grands modèles de langage (LLM) et connaissance des principaux modèles du marché et des modèles open source.
Expertise en prompt engineering, architectures RAG et développement d’assistants conversationnels.
Maîtrise des frameworks d’orchestration et de développement d’agents IA, tels que LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen ou Google ADK.
Connaissance des protocoles d’interopérabilité entre agents et outils, notamment MCP et A2A.
Capacité à concevoir des architectures multi-agents et des workflows agentiques robustes.
Expérience des plateformes d’IA managée, telles que Vertex AI, Azure OpenAI ou Amazon Bedrock.
Expérience du déploiement de modèles open source sur des infrastructures cloud privées.
Connaissance des technologies de serving et d’orchestration de modèles, notamment OpenShift AI, vLLM, KServe et Ollama.
Connaissance des passerelles de modèles, telles que LiteLLM.
Compréhension des contraintes liées à l’exploitation des GPU et au dimensionnement des infrastructures IA.
Connaissance des bases vectorielles et moteurs de recherche, notamment pgvector, Milvus, Qdrant, OpenSearch et Elasticsearch.
Maîtrise des mécanismes de chunking, de génération d’embeddings, de recherche hybride et de reranking.
Bonne maîtrise du SQL et des bases de données relationnelles, notamment PostgreSQL.
Expérience dans l’évaluation des modèles et des agents, notamment avec Ragas ou DeepEval.
Maîtrise des outils d’observabilité et de traçabilité, tels que Langfuse, OpenTelemetry ou MLflow.
Connaissance des mécanismes de guardrails et de sécurisation des réponses générées.
Expérience de la gestion et du versioning des prompts, du monitoring et du suivi des coûts d’exploitation des modèles.
Excellente maîtrise de Docker, Kubernetes et OpenShift.
Expérience des outils et pratiques CI/CD, notamment Git et Jenkins, ainsi que des outils de gestion de projet technique.
Maîtrise des approches GitOps et des outils associés, notamment ArgoCD.
Utilisation avancée des assistants de développement basés sur l’IA, tels que Claude Code ou GitHub Copilot.
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