- Architecte IA - MLOps H/F - Proxiel

Créée en 1998, PROXIEL est une ESN - Entreprise de services numériques, une société française basée à Montpellier, Paris, Perpignan et Reims. Son expertise, s'est développée pour fournir une gamme de service complète qui va de l'étude à la réalisation, dans le domaine de la maintenance informatique, du développement de logiciel et de solutions informatiques.Le GROUPE PROXIEL, fort de son expérience, délègue, son savoir au coeur des organisations, au niveau national. Nos nombreuses opportunités vous permettent de découvrir une typologie d'univers professionnels adaptés à vos souhaits. Nos contrats-cadres avec nos partenaires offrent des opportunités chez de nombreux Grands-Comptes, dans le secteur de la finance, des assurances, de l'aéronautique, du tertiaire. Nos positionnements sur les appels d'offres publics, vous ouvrent les portes au sein de collectivités. Nos partenaires de proximité qualifiés de clients finaux, dynamisent les offres contractuelles, que nous pouvons émettre à votre égard.Le GROUPE PROXIEL s'est doté d'un Pôle Formation, pour conseiller, mettre en oeuvre et accompagner ses collaborateurs et partenaires, dans le développement de leurs compétences. Nos programmes standards ou spécifiques sont dispensés à titre individuel ou collectif.Les Consultants en recrutement, reconnus pour leur expertise, suivent un parcours spécifique professionnalisant.Le service des ressources humaines est à la disposition de l'ensemble des collaborateurs.Chez PROXIEL, nous valorisons la collaboration, la proximité, tout en laissant place à l'autonomie.
Nous recherchons un Architecte IA / MLOPS (F/H/X) pour intégrer l'un de nos partenaires Grand Compte localisé sur Toulouse (2 jours de télétravail / semaine).Missions principales :1. Cadrage technique & architecture IAo Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps).o Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM)o Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture.2. Prototypage & validation des cas d'usageo Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4-6 semaines) en lien avec la DSMC.o Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques.o Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation3. MLOps & industrialisationo Définir et mettre en oeuvre les chaînes MLOps :o Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant.o Contribuer au catalogue de services IA de la DSI4. Observabilité IA & fiabilitéo Définir et déployer les principes de ML Observability :o Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage.o Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées5. Gouvernance des modèles IAo Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC :o Participer aux comités IA et Architecture.o Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées)6. Référent IA & accompagnement des équipeso Agir comme référent technique IA pour la DSI.o Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires.o Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience).o Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle________________________________________Responsabilités clés- Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures).- Définition des standards MLOps & observabilité IA.- Contribution aux livrables structurants :- Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI

Issu d'un Bac +5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent, vous avez une expérience très significative en data/ML/Cloud, dont 2-3+ ans en MLOps/architecture.Vous avez une expérience concrète en industrialisation de solutions IABonne compréhension des enjeux DSI et Groupe- Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML- Langues : Français, anglais technique.Compétences indispensableso Python, Git, CI/CD (GitLabCI)o Cloud (priorité Azure)o Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings)o MLOps (versioning, pipelines, monitoring)o Intégration SI / APIso Agent IA- Appréciées (non bloquantes)o Snowflakeo Airflowo Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)