Architecte d'intérieur • rosny sous bois 93
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Objectifs du poste
Concevoir des architectures logicielles intégrant l'intelligence artificielle (modèles prédictifs, intelligence artificielle générative, agents autonomes, outils d'aide à la décision, plateformes de données métiers).
Garantir la robustesse, la maintenabilité, la scalabilité, la sécurité et la bonne intégration des solutions au système d'information.
Assurer l'alignement avec les enjeux métiers, les cadres de gouvernance, de cybersécurité, de protection des données et d'intelligence artificielle responsable.
Préparer une industrialisation maîtrisée des solutions, en s'appuyant sur les bonnes pratiques de développement et d'exploitation, d'optimisation des coûts du cloud et d'industrialisation des modèles d'apprentissage automatique.
Missions principales
Cadrage des besoins et des cas d'usage
Qualifier les besoins métiers et proposer des cas d'usage d'intelligence artificielle pertinents (prédiction, recommandation, automatisation, agents, génération de texte, traitement d'images, analyse de langage naturel).
Évaluer les prérequis techniques et données : qualité, disponibilité, volumétrie, gouvernance, sécurité.
Conception d'architectures intégrant l'intelligence artificielle
Concevoir des architectures logicielles orientées services, intégrant :
des modèles d'intelligence artificielle (prédictifs, génératifs, agents autonomes),
des interfaces de programmation applicative pour exposer les services,
des chaînes de traitement de données (collecte, préparation, stockage, supervision).
Choisir les composants et modèles d'architecture les plus adaptés :
génération de texte enrichie par recherche documentaire (approche d'augmentation par recherche),
agents d'intelligence artificielle orchestrés,
personnalisation de modèles (réentraînement ciblé),
classification, prédiction, recommandation, vision par ordinateur, traitement automatique du langage naturel.
Industrialisation et exploitation
Préparer l'industrialisation des solutions en s'appuyant sur :
les pratiques de développement et d'exploitation pour automatiser les déploiements, les tests et les mises en production,
les démarches d'industrialisation des modèles d'apprentissage automatique pour suivre les performances, les dérives et les mises à jour de modèles,
les approches d'optimisation des coûts du cloud pour garantir une utilisation efficiente des ressources.
Concevoir des mécanismes de supervision et d'observabilité pour suivre en continu la performance, la disponibilité, la sécurité et les coûts des solutions d'intelligence artificielle.
Gouvernance, sécurité et intelligence artificielle responsable
Intégrer les principes de gouvernance de la donnée : identification des sources de données, des responsables de données, gestion de la qualité et du cycle de vie.
Formaliser les exigences de cybersécurité et de protection des données (confidentialité, intégrité, conformité réglementaire).
Garantir la mise en oeuvre d'une intelligence artificielle responsable : transparence des modèles, maîtrise des risques, contrôle des usages.
Production des livrables d'architecture et de synthèse
Élaborer des dossiers d'architecture, des notes de cadrage technique, des dossiers d'intégration au système d'information.
Produire des guides d'industrialisation et de supervision, des analyses de sécurité et de coûts.
Rédiger des comptes rendus, des synthèses de veille technologique et des documents de référence pour les équipes métiers et techniques.
Collaboration transverse et accompagnement des équipes
Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, développement, infrastructure, cybersécurité, data et urbanisation du système d'information.
Contribuer à la définition de standards techniques pour l'usage de l'intelligence artificielle dans les applications métiers.
Accompagner les équipes projet dans la mise en oeuvre concrète des architectures définies et dans la montée en compétence sur les sujets d'intelligence artificielle.
Enjeux et périmètre
Intervenir sur un portefeuille d'applications métiers intégrant progressivement des briques d'intelligence artificielle.
Piloter un à deux chantiers d'outillage technique (plateformes, composants communs, outils de supervision).
Contribuer chaque année à une à deux études de stratégie technique autour de l'intelligence artificielle (orientations d'architecture, choix de plateformes, standards).
