Notre client est un groupe tech / digital en forte croissance disposant d?une plateforme cloud moderne et déjà mature sur les sujets : Platform Engineering, Cloud Governance, DevSecOps, Observabilité, CI/CD, Infrastructure as Code. Dans le cadre de l?accélération des usages liés à l?IA générative et aux architectures agentiques, l?entreprise souhaite désormais construire un véritable socle plateforme dédié aux workloads IA afin d?accompagner les futures initiatives autour des : LLMs, agents IA, MCP, RAG, orchestration multi-agents, AI automation. L?objectif est d?industrialiser ces nouveaux usages tout en conservant les standards élevés déjà en place en matière de sécurité, gouvernance, observabilité et scalabilité. Le posteVous rejoignez une équipe transverse Platform / Cloud avec un rôle stratégique dans la définition des futures fondations IA du groupe. Votre mission : concevoir, standardiser et industrialiser les patterns techniques permettant aux équipes de développer rapidement des solutions IA robustes, sécurisées et maintenables. Vous interviendrez sur : l?architecture cloud IA, les plateformes LLM, les workflows agentiques, les outils d?orchestration, les sujets sécurité & gouvernance IA, ainsi que l?industrialisation des pratiques. Vos missionsArchitecture & Patterns IAConcevoir des architectures cloud adaptées aux workloads IA modernes. Définir les patterns de référence autour : des agents IA, du RAG, des vector stores, des orchestrateurs, du MCP, des intégrations API & event-driven. Standardiser les usages LLM dans l?entreprise. Industrialisation plateformeDévelopper les modules Terraform et briques IaC nécessaires. Construire les ?golden paths? IA : templates projets, CI/CD, observabilité, sécurité, workflows de déploiement. Intégrer ces nouveaux usages dans les landing zones existantes. Intégration & toolingÉvaluer et intégrer les nouveaux frameworks et composants IA. Connecter les briques IA à l?écosystème existant : API Management, GitHub, observabilité, sécurité, data platforms. Sécurité & gouvernance IADéfinir les standards de gouvernance IA. Encadrer les problématiques : prompt injection, data leakage, accès modèles, auditabilité, conformité. Assurer la traçabilité et la supervision des usages IA. Observabilité & FinOpsMettre en place le monitoring des workloads IA : coûts, latence, volumétrie, performance modèles. Construire dashboards, métriques et alerting. Participer à l?optimisation des coûts LLM. Accompagnement des équipesDocumenter les bonnes pratiques. Accompagner les squads sur les premiers projets IA. Participer à l?acculturation des équipes engineering.