Descriptif du poste:\n\nAu sein de la DSI et plus particulièrement du pôle Architecture Logicielle & IA, vous occupez le rôle clé de Lead IA / Architecte IA & MLOps.\nVotre mission ? Concevoir, cadrer et industrialiser les architectures IA de l'entreprise (Machine Learning classique et IA Générative / LLM), en garantissant leur parfaite intégration au SI, leur observabilité en production et le respect de la gouvernance Groupe (sécurité, AI Act, RGPD).\nVous faites le pont entre la valeur métier (DSMC), l'ingénierie Data/Infra et les comités d'architecture.\n Vos Missions Principales\n1. Cadrage Technique & Architecture IA\n* \nRéaliser les études de faisabilité (données, sécurité, intégration, MLOps).\n* \nDéfinir les architectures cibles (ML prédictif, RAG, GenAI) alignées avec le SI et le socle commun (CI/CD, API, SCOM).\n* \nFormaliser les choix dans des dossiers d'architecture structurés.\n2. Prototypage (POC) & Validation\n* \nPiloter ou réaliser des POCs IA rapides (4 à 6 semaines) pour valider la faisabilité et l'impact métier.\n* \nTester la viabilité des modèles, chaînes techniques et données, puis documenter les conditions de passage à l'échelle.\n3. MLOps, Industrialisation & Observabilité\n* \nDéfinir et déployer les pipelines MLOps (versioning, intégration continue, déploiement).\n* \nContribuer au catalogue de services IA de la DSI.\n* \nMettre en place l'observabilité des modèles en production (ML Observability, métriques de dérive, alerte, stratégie de Run).\n4. Gouvernance, Référentiel & Lead Technique\n* \nGarantir la conformité des projets avec les normes RGPD et l'AI Act (en lien avec les équipes Juridiques/RSSI).\n* \nDiffuser les bonnes pratiques (patterns, standards, CI/CD) et faire monter en compétence les équipes projets et Data Engineers.\n* \nReprésenter l'IA auprès du Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab).\n\nProfil recherché:\n\nProfil & Compétences Recherchés\nFormation & Expérience :\n* \nBac+5 (École d'ingénieur ou Master en Informatique / Data / IA).\n* \nExpérience concrète et réussie en industrialisation de solutions IA (passage du POC à la prod).\nStack Technique (Hard Skills) :\n* \nIndispensables : Python, Git, CI/CD (GitLab CI), Cloud (priorité à Azure), MLOps, APIs / Intégration SI.\n* \nIA / GenAI : Très bonne maîtrise des concepts ML prédictifs, RAG, LLM, Embeddings, Agents IA.\n* \nAppréciées : Snowflake, Airflow, Sécurité IA (prompt injection, traçabilité, cloisonnement).\n* \nCertifications (un vrai plus) : Azure ML, Azure/AWS/GCP Cloud Architect.\n Soft Skills :\n* \nLeadership technique, esprit de synthèse et pédagogie pour vulgariser auprès des équipes métiers et DSI.\n* \nForte sensibilité aux enjeux de sécurité, conformité (AI Act, RGPD) et valeur produit.\n* \nCulture de la documentation et rigueur d'ingénierie.\nLocalisation & Préréquis\n* \nPoste basé impérativement à Toulouse.\n* \nAnglais technique maîtrisé.