Tech lead ia (h/f)

Description du poste


En tant que Tech Lead IA, vous concevrez des architectures GenAI scalables et piloterez leur intégration dans des applications métiers.

Vos missions principales seront :

1. Architecture IA & GenAI

* Concevoir des solutions basées sur des LLM (OpenAI, Mistral, Anthropic) et RAG.
* Développer des workflows avec LangChain/LangGraph pour des cas d’usage complexes.
* Définir les standards techniques : choix des modèles, frameworks (Hugging Face), et bases vectorielles.
* Optimiser les performances et coûts.

2. Intégration des Modèles IA

* Créer des APIs et services backend pour l’IA (FastAPI, collaboration avec les équipes Java).
* Connecter les modèles IA aux bases de données (SQL/NoSQL, vector stores).
* Traduire les besoins métiers en solutions techniques (chatbots, génération de rapports).
* Documenter les workflows et APIs pour les équipes dev.

3. Déploiement Cloud & MLOps

* Déployer des solutions IA scalables sur Azure AI, AWS Bedrock, ou GCP Vertex AI.
* Automatiser les pipelines CI/CD (Docker, Kubernetes, GitHub Actions).
* Garantir la gouvernance IA :
o Sécurité des données et prévention des hallucinations.
o Monitoring des performances et conformité (RGPD).

4. Leadership & Veille

* Mentorer les équipes (Python, MLOps, bonnes pratiques).
* Arbitrer les décisions techniques (trade-offs, résolution de problèmes complexes).
* Assurer une veille active sur les modèles (Gemini, Llama 3) et outils (LangChain, vLLM).




Qualifications

* Formation : Bac+5 en informatique, data science, ou IA (école d’ingénieur ou master).
* Expérience : 5 à 10 ans en développement IA/ML, avec une expertise en :
o Conception d’architectures GenAI (LLM, RAG, agents).
o Déploiement cloud et MLOps.
o Intégration de modèles IA dans des applications (APIs, microservices).
* Compétences complémentaires :
o Java 21 pour les intégrations backend (un plus).
o DevOps/CI-CD pour l’automatisation des pipelines.
* Soft Skills :
o Leadership technique : Capacité à guider une équipe et prendre des décisions architecturales.
o Résolution de problèmes complexes (performances, sécurité, coûts).
o Collaboration avec les équipes produit, data, et dev.
* Langues : anglais technique.