Ingénieur en Intelligence Artificielle

En tant que Tech Lead IA, vous êtes responsable de la conception, de la mise en œuvre et de la qualité des solutions d'intelligence artificielle. Vous encadrez les équipes techniques et garantissez la cohérence des choix technologiques sur l'ensemble des projets IA. A ce titre, vos principales missions sont :

• Définir l'architecture technique des solutions IA (data, modèles, APIs, déploiement)

• Encadrer et accompagner les équipes Data Science, Data Engineering et développement

• Participer au développement des composants critiques (modèles, pipelines, APIs)

• Garantir la qualité du code et des bonnes pratiques (revues de code, standards)

• Mettre en place des pipelines MLOps (CI/CD, déploiement, monitoring des modèles)

• Assurer la scalabilité, la performance et la robustesse des solutions

• Collaborer avec les Product Owner et les équipes métiers pour cadrer les besoins

• Piloter les choix technologiques et assurer une veille active sur les innovations IA

• Gérer les problématiques de mise en production (industrialisation, sécurité, coûts), Agents de développement logiciel OpenCode, Codex / Cedoex CLI

• Frameworks d'agents avances : OpenClawn

• MLOps (MLflow, Kubeflow, monitoring, versioning des modèles)

Data & Architecture

• Conception de pipelines data (ETL, streaming)

• Architecture distribuée et microservices

• APIs REST et intégration de services IA

• Architecture cloud (AWS, Azure ou GCP), Projets innovants et à fort impact autour de l'intelligence artificielle

• Rôle clé avec une forte dimension technique et stratégique

• Environnement stimulant avec des experts Data et IA

• Possibilités d'évolution (Architecte IA, Head of AI, CTO, consulting)

De formation Ingénieur ou équivalent

Environnement technique

IA / Data (important)

• Expérience des techniques de Machine Learning et Deep Learning

• Maîtrise des modèles NLP (LLM, embeddings, RAG, etc.)

• Expérience des Frameworks IA / ML classique (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)

• Connaissance de l'écosystème IA moderne

• Framework d'orchestration LLM (langChain, langGraph), Outils

• Git

• Docker / Kubernetes

• Jira / Confluence

• Notebooks (Jupyter)

• Outils de monitoring et logging, Expérience significative en développement et en projets IA / Data

• Solide expertise technique en Python et écosystème Data/IA

• Capacité à concevoir des architectures complexes et scalables

• Expérience en encadrement technique / mentoring

• Très bon relationnel et capacité à travailler en équipe

• Esprit analytique et sens de la résolution de problèmes

• Appétence pour l'innovation et veille technologique continue

• Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes