Dans le cadre du renforcement de ses équipes au sein d'un pôle DSI, notre société recherche un Architecte IA & MLOps (H/F) pour concevoir, cadrer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle (ML, GenAI, RAG, agents IA) et garantir leur intégration sécurisée au sein du SI existant. Vous interviendrez sur des missions essentielles mêlant cadrage d'architecture, pilotage de POC, déploiement de chaînes MLOps et gouvernance technique, dans un environnement SI complexe et exigeant. Vos missions principales : - Concevoir et cadrer les architectures IA industrielles : Machine Learning, GenAI, RAG et agents IA. - Réaliser les études de faisabilité technique et piloter les POC IA à forte valeur ajoutée. - Définir et industrialiser les chaînes MLOps (pipelines, versioning, déploiement, monitoring). - Garantir l'intégration fluide et pérenne des solutions IA au SI existant (APIs, architectures). - Définir les standards d'observabilité, de monitoring et de maintien en condition opérationnelle (run) des modèles en production. - Arbitrer et valider les choix techniques : outils, modèles, briques d'architecture et fournisseurs. - Contribuer activement à la gouvernance IA, à la sécurité, à la traçabilité et à la conformité réglementaire. - Agir en tant que référent technique IA et accompagnateur auprès des équipes DSI, Data, RSSI et métiers. Informations pratiques : Localisation : Toulouse (31) Démarrage : Octobre 2026 Environnement : IA Industrielle / MLOps / GenAI / Cloud Azure / RAG & LLM / SI Grand Groupe Profil recherché : De formation Bac+5 (École d'Ingénieur ou Master 2 en Informatique, Data ou IA), vous justifyez d'au moins 5 à 8 ans d'expérience globale en Data/Cloud, dont 2 à 3 ans minimum axés sur le MLOps et l'architecture IA en environnement SI complexe. Vous avez développé les compétences suivantes : - Maîtrise de Python, Git / GitLab CI, des pipelines CI/CD et des architectures Cloud (priorité Azure). - Savoir-faire éprouvé en MLOps, de la phase de cadrage jusqu'à l'industrialisation et l'observabilité en production. - Expertise pratique en IA générative : RAG, LLM, embeddings, agents IA et intégrations via APIs. - Solides compétences en architecture de solutions industrialisées, fiabilité en production et standards de documentation. - Sensibilité aux enjeux de sécurité, de cloisonnement des données, d'éthique et de conformité (AI Act, RGPD). - Leadership technique, pédagogie, posture d'ingénierie rigoureuse et aisance à communiquer avec des interlocuteurs variés (Infra, RSSI, Métiers). - Pratique du français courant et niveau d'anglais technique opérationnel. Un plus apprécié : - Expérience sur Snowflake, Airflow, Azure ML. - Maîtrise de la sécurité appliquée aux LLM (prompt injection, traçabilité). - Certification Cloud Architect (Azure, AWS ou GCP).