Architecte IA - Systèmes Intelligents & Llm H/F - ALTEN

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Leader de l'Ingénierie et des Entreprise IT Services, ALTEN regroupe près de 57 000 collaborateurs, dont 88% d'ingénieurs. Présent dans plus de 30 pays, le Groupe accompagne la stratégie de développement de ses clients dans les domaines de l'innovation, de la R & D et des systèmes d'information technologiques.

Labellisé "Top employeur" 2024, ALTEN est un acteur majeur du recrutement d'ingénieurs en France.

L'activité du Groupe s'articule autour de deux métiers : l'Ingénierie (Conception Produit & Manufacturing) et l'IT Services (Systèmes d'informations & Réseaux).

Aéronautique - Automobile - Banque, Finance & Assurance - Défense & Sécurité - Energie & Environnement - Ferroviaire - Retail & Services - Sciences de la vie - Santé - Spatial - Télécoms.

Vous intégrez une équipe d'experts dédiée à la conception d'architectures IA robustes et scalables, au service de grands comptes industriels et technologiques. Votre rôle ? Faire le lien entre innovation et contraintes opérationnelles, en pilotant des solutions from design to deployment avec une vision systémique.

Missions Principales :

1. Architecture & Design de Solutions IA

- Concevoir des architectures end-to-end pour des systèmes IA complexes :
- Pipelines ML/LLM (fine-tuning, RAG, agents conversationnels).
- Intégration de modèles génératifs (Gemini, Mistral, Llama) en environnement industriel.
- Optimisation des flux data (streaming avec Kafka, batch avec Spark/Dataflow).
- Arbitrer les choix technologiques :
- Équilibrer innovation (IA générative) et contraintes industrielles (latence, coûts, conformité).
- Définir des standards d'architecture (modularité, scalabilité, réutilisabilité).

2. Performance, Sécurité & Gouvernance

- Garantir la performance des modèles :
- Optimisation des inférences LLM (quantization, caching, GPU/TPU).
- Benchmarking (latence, throughput, coût).
- Sécuriser et gouverner les données :
- Mise en place de gardes-fous éthiques (bias, explainability, RGPD).
- Chiffrement, gestion des accès (IAM), traçabilité (MLflow, Kubeflow).
- Collaboration avec les Data Governance Officers.

3. Pont entre Équipes Techniques et Métiers

- Traduire les enjeux business en solutions techniques :
- Animer des ateliers de co-conception avec les métiers.
- Former les équipes sur les bonnes pratiques MLOps et prompt engineering.
- Piloter les arbitrages :
- Prioriser les trade-offs (précision vs. coût, cloud vs. on-premise).
- Documenter les décisions d'architecture (ADR).

4. Veille Stratégique & Innovation

- Anticiper les tendances en IA générative, Edge AI, et MLOps 2.0.
- Évaluer l'impact des nouveaux modèles (Gemini 1.5, Mistral Large).
- Contribuer à la roadmap IA :
- Développement de frameworks internes pour le déploiement de LLM.
- Publication de retours d'expérience (white papers, conférences).

- Formation : Bac +5 en informatique, data science, ou ingénierie (école d'ingénieur ou master spécialisé en IA).
- Expérience : 5 ans minimum en architecture IA ou rôles équivalents (ML Engineer, Data Scientist senior).

- Expérience industrielle obligatoire : déploiement de modèles en production, gestion de pipelines data.
- Soft Skills :

- Vision systémique pour concevoir des solutions scalables et maintenables.
- Leadership technique et capacité à animer des équipes pluridisciplinaires.
- Pédagogie pour expliquer des concepts complexes (RAG, LLM) à des non-experts.
- Langue(s) : anglais technique.