Logiciel Offres d'emploi - Colombes (92)

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).