Au sein de l'équipe Architecture Transverse, vous serez le référent technique en Intelligence Artificielle pour la Caisse des Dépôts et Consignations. Votre mission principale est de définir, industrialiser et promouvoir les architectures de référence en IA, tout en assurant leur intégration avec les infrastructures existantes, notamment Big Data et Cloud. Votre rôle est double : -Piloter la transformation IA : Standards pour les modèles, le RAG, et les agents, avec une feuille de route alignée sur les besoins métiers. -Garantir l'intégration technique de ces solutions dans le SI, en collaboration avec les équipes Data et Cloud. Vos principales missions : 1-Architecture et Industrialisation de l'IA Définir les standards techniques pour : Les LLMs (fine-tuning, évaluation, optimisation des coûts/performances). Le RAG : Structuration des corpus documentaires, indexation (vector DB), optimisation des prompts. Les agents IA : Conception d'agents métiers et transverses, orchestration (LangChain, CrewAI). Architecturer la plateforme IA commune :MCP (Model Context Protocol) pour l'accès aux données et outils. Runtime agentique (exécution, mémoire, orchestration). Sécurité et gouvernance : Conformité RGPD/IA Act, chiffrement, gestion des accès. 2-Intégration avec le Big Data et le Cloud Définir et maintenir les standards d'architecture Data et Big Data pour soutenir les solutions IA, en alignement avec les schémas directeurs transverses. Assurer la cohérence globale des flux de données et des solutions d'intégration, en particulier pour les corpus massifs utilisés par le RAG. Contribuer aux évolutions des plateformes Big Data (ex : Spark, Databricks) pour optimiser leur utilisation par les solutions IA (traitement distribué, indexation, etc.). Garantir l'alignement des solutions IA avec les principes d'urbanisation et d'architecture d'entreprise, en veillant à leur intégration harmonieuse avec les infrastructures existantes. Participer aux travaux de gouvernance, qualité, catalogage et valorisation des données, afin d'assurer que les données utilisées par l'IA soient fiables, sécurisées et conformes. 3-Accompagnement des Projets Métiers Référent technique IA pour les projets des domaines métier :Participation aux Comités d'Architecture et de Sécurité. Analyse d'impact et dossiers de choix techniques. Conseil et formationAider les équipes à concevoir des solutions IA alignées avec la plateforme commune. Former aux bonnes pratiques. Hard skills : 1-Intelligence Artificielle Compétences impératives pour le poste : LLMs (fine-tuning, évaluation), RAG (corpus, indexation), agents (orchestration, LangChain, CrewAI). Plateforme (obligatoire) : MCP, runtime agentique, Cloud (AWS/GCP/Azure), Kubernetes, sécurité (RGPD, IA Act). Big Data (compétence forte attendue) : Expérience en Spark, Databricks, Hadoop, architecture de plateformes Data, gouvernance et qualité des données. Idéalement : Intégration de solutions d'IA et d'IA générative dans les architectures d'entreprise. Compréhension des cycles de vie Machine Learning et MLOps. Plateformes d'IA et services cognitifs (ex : Hugging Face, LLMs, agents). Gouvernance, sécurité et maîtrise des risques liés à l'IA. Cas d'usage Data Science, Analytics avancés et IA générative. 2-Data & Big Data Architecture de plateformes Data modernes : Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse. Modélisation conceptuelle, logique et physique des données. Gouvernance et qualité des données. Intégration de données, ETL/ELT et gestion des flux. Architecture analytique et décisionnelle. Architecture temps réel et traitement de données massives. 3-Architecture Architecture applicative et technique. Cloud hybride et plateformes de données cloud (AWS, GCP, Azure). Sécurité des systèmes d'information. Soft skills : Leadership technique : Capacité à porter une vision et à fédérer les équipes. Forte capacité d'analyse et de synthèse : Pour proposer des solutions adaptées aux enjeux métiers. Excellente communication : Aisance avec des interlocuteurs techniques et métiers. Capacité à convaincre et à faire adhérer : Pour promouvoir les bonnes pratiques IA et Data. Pédagogie : Former et accompagner les équipes. Esprit d'équipe et sens de la collaboration : Travailler en transverse avec les domaines métiers et les équipes Data. Autonomie et prise d'initiative : Anticiper les besoins et proposer des solutions proactives. Si vous êtes motivé(e) par ce challenge et que vous possédez les compétences requises, nous serions ravis de recevoir votre candidature pour ce poste !