Architecte IA - MLOps H/F - Soors

Le besoin

CONTEXTE - Un acteur industriel du secteur aéronautique renforce son pôle Architecture Logicielle & IA au sein de la DSI, pour structurer et industrialiser ses initiatives IA.

OBJECTIF - Concevoir, cadrer et mettre en oeuvre les architectures IA de la DSI (ML classique et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps et leur observabilité en production.

ACTIVITÉS

• Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps)

• Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI) alignées avec le SI existant et les standards Groupe

• Piloter ou réaliser des POC IA (4 à 6 semaines) en lien avec la DSMC

• Définir et mettre en oeuvre les chaînes MLOps et accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI

• Définir et déployer les principes de ML Observability, alertes et indicateurs de pilotage

• Contribuer à la gouvernance IA (comités IA et Architecture, conformité RGPD / AI Act)

• Agir comme référent technique IA, accompagner les Data Engineers, équipes projets et prestataires

ENVIRONNEMENT - Python, Git, CI/CD GitLabCI, Cloud Azure, concepts ML et IA générative (RAG, LLM, embeddings), MLOps (versioning, pipelines, monitoring), intégration SI / API, agents IA.

MODALITÉS - Poste basé à Toulouse. Mission longue durée, organisation hybride, démarrage dès que possible. Rémunération selon profil et expérience.

Profil recherché

EXPÉRIENCE - Bac +5 (école d'ingénieur, master informatique/data/IA) ou équivalent, 5 à 8 ans d'expérience et plus en data/ML/Cloud, dont 2 à 3 ans et plus en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA.

COMPÉTENCES INDISPENSABLES

• Python, Git, CI/CD GitLabCI

• Cloud, priorité Azure

• Concepts ML et IA générative : RAG, LLM, embeddings

• MLOps : versioning, pipelines, monitoring

• Intégration SI et API

• Agents IA

COMPÉTENCES APPRÉCIÉES

• Snowflake

• Airflow

• Sécurité IA : prompts, cloisonnement, traçabilité

• Certifications Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML

QUALITÉS ET CONTRAINTES - Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Français et anglais technique.