Description du poste Taux journalier (TJM): Missions Gouvernance & conformité IA Mettre en place la politique d’usage de l’IA Classifier les cas d’usage et leurs exigences de conformités Mettre en place les standards de documentation & versioning, traçabilité des prompts/sources/décisions HARA / AI Risk Réaliser l’analyse de risques par cas d’usage Classifier (non-risque/limité/haut risque) Définir les contrôles (tests, supervision, documentation) Décider des revues Juridique/DPO Contrôles & tests IA (QA RIA) Définir et piloter les tests non-fonctionnels (robustesse, biais, sécurité, hallucinations, dérive) Fixer les critères go/no‑go IA Documentation & audit Piloter la documentation IA Act Tenir le registre IA Organiser l’audit indépendant et suivre les plans d’action Supervision en run Mettre en place les exigences de monitoring (incidents IA, journalisation) Assurer des revues périodiques de performance/fiabilité FinOps IA (contrôles) Définir les règles de consommation (quotas, garde‑fous) Suivre coûts/efficience, et recommander les optimisations Gouverner les policies IA Former aux principes d’IA responsable Mettre en place la Charte et appliquer les bonnes pratiques Compétences techniques Principes Architecture RAG / LLM / Agents pour évaluer les risques Principes MLOps & industrialisation IA & qualité des modèles Gouvernance IA & gestion des risques IA, IA Act & RGPD Méthodologies de test IA (robustesse, biais, sécurité) Compétences transversales Formation Bac 5 (ingénieur, data science, informatique, commerce) Expérience confirmée en management d’équipes Forte exposition aux environnements data / cloud / IA Leadership d’une fonction de contrôle, comitologie, rédaction de policy Orientation résultats et impact mesurable Capacité à challenger DDI/DSI/métier et autres parties prenantes Capacité à dialoguer avec COMEX / CODIR Langues Français : courant Anglais : B1/B2 (environnement international) Livrables AI Governance Framework Politique d’usage IA formalisée Charte Ethique IA Livrable de conformité/risque IA Indicateurs de performance % des cas d’usage classifiés (HARA) et documentés (AI Act) % des projets IA passant les gates de conformité (cadrage → go‑live) Taux de non‑conformités détectées vs corrigées (D‑30 avant go‑live) Taux d’hallucinations / erreurs critiques détectées en test vs en run % des systèmes à risque audités et plans d’actions soldés Délai moyen de traitement des incidents IA (détection → résolution) Respect des quotas/FinOps IA (écart vs budget)
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