Tech Lead - Senior Machine Learning Engineer H/F

1. Pilotage technique & leadership

• Assurer le rôle de référence technique sur les sujets ML/LLM (RAG, IA générative, agents, orchestration de workflows).

• Animer le chapter technique de l’équipe :

• Organisation de rituels (tech talks, BBL, sessions de partage de bonnes pratiques).
• Diffusion de standards d’architecture, de qualité de code et de sécurité.
• Participer activement aux revues de PR (Pull Requests) et garantir un niveau élevé de qualité logicielle (lisibilité, tests, performance, sécurité).

1. Conception & industrialisation des solutions IA

• Concevoir, développer et industrialiser des pipelines ML/LLM robustes et scalables :

• Solutions RAG (indexation, vector stores, retrieval, re-ranking).
• Agents et workflows complexes (orchestration, gestion de contexte)
• Mettre en oeuvre une architecture logicielle solide, adaptée aux enjeux d’IA en production (patterns de microservices, event-driven, modularisation, etc.).
• Structurer et maintenir un socle technologique d’innovation autour de l’IA (bibliothèques, templates de projets, guidelines, exemples réutilisables).

1. MLOps / LLMOps & Cloud

• Définir et mettre en oeuvre les pratiques MLOps / LLMOps :

• CI/CD pour modèles et services d’IA.
• Monitoring, observabilité, gestion de dérive, suivi de performance des modèles.

• Industrialiser les solutions sur des environnements containerisés :

• Docker, Kubernetes et OpenShift (déploiement, scaling, gestion des ressources).
• Contribuer à la mise en place d’un environnement Cloud cohérent avec les standards groupe.

1. Performance, sécurité & intégration

• Optimiser la performance des services IA :

• Latence, throughput, coût, consommation de ressources.
• Benchmark des modèles et des différents backends (LLM, embeddings, vector stores).

• Implémenter et/ou intégrer des mécanismes d’authentification et d’autorisation :

• OIDC / OAuth 2.0, gestion des tokens, intégration avec l’écosystème IAM.
• Veiller au respect des bonnes pratiques de sécurité, de confidentialité et d’IA responsable (gestion des données sensibles, traçabilité, explicabilité).

1. Accompagnement des Data Scientists & des métiers

• Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour :

• Transformer les prototypes en produits industrialisés.
• Co-construire des API et services utilisables par les applications métiers.

• Accompagner les équipes métier dans la compréhension et l’adoption des solutions IA :

• Vulgarisation des solutions.
• Intégration dans les processus d’aide à la décision.

Profil recherchéFormation supérieure en informatique ou discipline apparentée (école d’ingénieurs, université).Expériences significatives en industrialisation de modèles d’IA (ML & LLM) dans des environnements de production.Excellente maîtrise de :Python et les bonnes pratiques de Software Engineering.Approches BDD, TDD, revues de code, conception de Clean Code.Architectures logicielles (microservices, hexagonal, event-driven, etc.) et design patterns.Maîtrise indispensable de :LangChain, LangGraph.Problématiques RAG (indexation, retrieval, ranking, gestion du contexte).Pratique avancée de :Docker, Kubernetes et idéalement OpenShift.Environnements CI/CD et pratiques DevOps (pipelines d’intégration & déploiement, monitoring, logging).Connaissances solides des mécanismes d’authentification / autorisation :OIDC, OAuth 2.0.Bonne culture MLOps / LLMOps, avec participation à la définition de bonnes pratiques au sein de l’entreprise.Soft skills & postureForte orientation client et business : capacité à relier choix techniques et impact métier.Leadership naturel, capacité à :Fédérer et animer un chapter technique.Faire monter en compétence l’équipe (mentoring, coaching).Excellentes capacités de communication, clarté, pédagogie et assertivité.Sensibilité aux enjeux d’IA responsable (éthique, biais, transparence, gouvernance).

Mais aussi…

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• Expériences significatives en industrialisation de modèles d’IA (ML & LLM) dans des environnements de production.
• Excellente maîtrise de :
• Python et les bonnes pratiques de Software Engineering.
• Approches BDD, TDD, revues de code, conception de Clean Code.
• Architectures logicielles (microservices, hexagonal, event-driven, etc.) et design patterns.
• Maîtrise indispensable de :
• LangChain, LangGraph.
• Problématiques RAG (indexation, retrieval, ranking, gestion du contexte).
• Pratique avancée de :
• Docker, Kubernetes et idéalement OpenShift.
• Environnements CI/CD et pratiques DevOps (pipelines d’intégration & déploiement, monitoring, logging).
• Connaissances solides des mécanismes d’authentification / autorisation :
• OIDC, OAuth 2.0.
• Bonne culture MLOps / LLMOps, avec participation à la définition de bonnes pratiques au sein de l’entreprise.
• Soft skills & posture
• Forte orientation client et business : capacité à relier choix techniques et impact métier.
• Leadership naturel, capacité à :
• Fédérer et animer un chapter technique.
• Faire monter en compétence l’équipe (mentoring, coaching).
• Excellentes capacités de communication, clarté, pédagogie et assertivité.
• Sensibilité aux enjeux d’IA responsable (éthique, biais, transparence, gouvernance).

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