Objectifs du poste - Concevoir des architectures logicielles intégrant l'intelligence artificielle (modèles prédictifs, intelligence artificielle générative, agents autonomes, outils d'aide à la décision, plateformes de données métiers). - Garantir la robustesse, la maintenabilité, la scalabilité, la sécurité et la bonne intégration des solutions au système d'information. - Assurer l'alignement avec les enjeux métiers, les cadres de gouvernance, de cybersécurité, de protection des données et d'intelligence artificielle responsable. - Préparer une industrialisation maîtrisée des solutions, en s'appuyant sur les bonnes pratiques de développement et d'exploitation, d'optimisation des coûts du cloud et d'industrialisation des modèles d'apprentissage automatique. Missions principales - Cadrage des besoins et des cas d'usage - Qualifier les besoins métiers et proposer des cas d'usage d'intelligence artificielle pertinents (prédiction, recommandation, automatisation, agents, génération de texte, traitement d'images, analyse de langage naturel). - Évaluer les prérequis techniques et données : qualité, disponibilité, volumétrie, gouvernance, sécurité. - Conception d'architectures intégrant l'intelligence artificielle - Concevoir des architectures logicielles orientées services, intégrant : - des modèles d'intelligence artificielle (prédictifs, génératifs, agents autonomes), - des interfaces de programmation applicative pour exposer les services, - des chaînes de traitement de données (collecte, préparation, stockage, supervision). - Choisir les composants et modèles d'architecture les plus adaptés : - génération de texte enrichie par recherche documentaire (approche d'augmentation par recherche), - agents d'intelligence artificielle orchestrés, - personnalisation de modèles (réentraînement ciblé), - classification, prédiction, recommandation, vision par ordinateur, traitement automatique du langage naturel. - Industrialisation et exploitation - Préparer l'industrialisation des solutions en s'appuyant sur : - les pratiques de développement et d'exploitation pour automatiser les déploiements, les tests et les mises en production, - les démarches d'industrialisation des modèles d'apprentissage automatique pour suivre les performances, les dérives et les mises à jour de modèles, - les approches d'optimisation des coûts du cloud pour garantir une utilisation efficiente des ressources. - Concevoir des mécanismes de supervision et d'observabilité pour suivre en continu la performance, la disponibilité, la sécurité et les coûts des solutions d'intelligence artificielle. - Gouvernance, sécurité et intelligence artificielle responsable - Intégrer les principes de gouvernance de la donnée : identification des sources de données, des responsables de données, gestion de la qualité et du cycle de vie. - Formaliser les exigences de cybersécurité et de protection des données (confidentialité, intégrité, conformité réglementaire). - Garantir la mise en oeuvre d'une intelligence artificielle responsable : transparence des modèles, maîtrise des risques, contrôle des usages. - Production des livrables d'architecture et de synthèse - Élaborer des dossiers d'architecture, des notes de cadrage technique, des dossiers d'intégration au système d'information. - Produire des guides d'industrialisation et de supervision, des analyses de sécurité et de coûts. - Rédiger des comptes rendus, des synthèses de veille technologique et des documents de référence pour les équipes métiers et techniques. - Collaboration transverse et accompagnement des équipes - Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, développement, infrastructure, cybersécurité, data et urbanisation du système d'information. - Contribuer à la définition de standards techniques pour l'usage de l'intelligence artificielle dans les applications métiers. - Accompagner les équipes projet dans la mise en oeuvre concrète des architectures définies et dans la montée en compétence sur les sujets d'intelligence artificielle. Enjeux et périmètre - Intervenir sur un portefeuille d'applications métiers intégrant progressivement des briques d'intelligence artificielle. - Piloter un à deux chantiers d'outillage technique (plateformes, composants communs, outils de supervision). - Contribuer chaque année à une à deux études de stratégie technique autour de l'intelligence artificielle (orientations d'architecture, choix de plateformes, standards). Contrat : CDI Formation et expérience - Diplôme de niveau Bac+5 en informatique, intelligence artificielle, data ou école d'ingénieurs (ou équivalent). - Expérience significative (5 à 8 ans) en architecture logicielle et/ou data, dont une partie sur des projets d'intelligence artificielle (prédictif, IA générative, agents, outils d'aide à la décision). - Pratique avérée dans des contextes SI complexes (multi-applications, multi-projets, environnement industriel ou grands comptes). Compéte...