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# Lead Tech IA (H/F)

- **Company:** Régie Autonome des Transports Parisiens
- **Location:** Paris, France (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €68,000.0 - €78,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Python (Programming Language), Machine Learning, Software Engineering, Large Language Models, Apache Spark, Technical Debt, Generative AI, Machine Learning Operations, Databricks
- **Published:** October 29, 2026
- **Apply:** https://www.welcometothejungle.com/fr/companies/ratp-digital-innovation/jobs/lead-tech-ia-h-f_paris_RDI_Dyye3Y0

## About the Role

Une expérience de 8 ans minimum en ingénierie logicielle / data, dont au moins 3 ans sur des projets IA / ML menés jusqu'à la production.
Une expertise confirmée en développement Python et en industrialisation logicielle.
La maîtrise des environnements MLOps et une bonne connaissance des architectures ML, avec une première familiarité avec les architectures d'IA générative et frameworks associés.
Une pratique des plateformes Data / IA (Databricks ou équivalent).
Un leadership technique qui s'exerce sans posture hiérarchique, et de la pédagogie pour faire progresser des profils variés.
La capacité d'arbitrer entre innovation, robustesse, sécurité, coût et délai.
De la curiosité technique et une sensibilité à l'éco-conception, pour concevoir des solutions frugales et optimisées., La proposition salariale est construite de manière individualisée, sur la base :

des compétences évaluées au cours du processus de recrutement ;
du niveau d'expérience effectivement constaté ;
des équilibres internes sur les mêmes fonctions ;
ainsi que des réalités du marché de l'emploi.

## Description

Superviser techniquement les Machine Learning Engineers de votre périmètre : orienter les choix techniques, sécuriser les livraisons, coacher les équipes.
Challenger les architectures et les modèles, mener les revues de conception et de code, anticiper les risques de performance, de coût et de dette technique.
Accélérer le passage du Lab à la production : industrialisation à l'état de l'art, bonnes pratiques Software et MLOps, environnements Databricks / Python / Spark, DevX.
Contribuer aux socles transverses - Indus Python, plateformes Data & IA, LLM-as-a-Service, IAGen & Sequoi'IA - et diffuser composants, patterns et outils mutualisés.
Faire vivre le cadre de pratiques IA / ML, homogénéiser les pratiques entre projets et porter une IA responsable, frugale et explicable.
Prendre les sujets à fort enjeu technique : débloquer les situations critiques, prototyper des solutions de référence, formaliser des patterns réutilisables.
Vous inscrire dans l'amélioration continue de la fabrique digitale en participant à la communauté des Lead Tech.