Directeur de Projet IT / Lead Architect Agentic AI — Paris

Directeur de Projet IT / Lead Architect Agentic AI — Paris

Poste : Directeur de Projet IT / Lead Architect Agentic AI

Domaine : Securities Services IT

Localisation : Paris, avec interactions internationales

Démarrage souhaité : ASAP

Niveau attendu : Senior / Expert

Expérience attendue : minimum 8 ans

Type de contrat : CDI

Type de mission : Assistance à Maîtrise d’Ouvrage / Direction de projet IT / Architecture IA

Contexte

Nous recherchons un Directeur de Projet IT / Lead Architect Agentic AI pour piloter un projet stratégique autour de l’IA agentique, du cloud, de la data et de l’industrialisation de services IA au sein d’un environnement bancaire international.

La mission s’inscrit dans un contexte Securities Services IT, avec des enjeux de transformation technologique, d’architecture de référence, de déploiement de solutions IA, de gouvernance, de performance et de passage à l’échelle.

Le rôle combine une forte dimension direction de projet IT, architecture technique, leadership de squads, MLOps / DevOps et gouvernance IA responsable.

Missions principales

Pilotage de projet IT

• Piloter un projet IT majeur pour la banque, en lien avec la stratégie de l’entreprise.
• Garantir le respect des critères qualité, coûts et délais.
• Gérer un projet de grande ampleur impliquant plus de 12 personnes ou un portefeuille de projets.
• Superviser les activités côté maîtrise d’ouvrage : exigences, validation des spécifications, recette, expérimentation et reporting.
• Cadrer les budgets alloués et garantir leur respect.
• Organiser et produire les reportings projet aux différentes phases et aux niveaux hiérarchiques appropriés.
• Participer aux comités de décision lorsque le projet est à l’ordre du jour.
• Assurer la gestion contractuelle avec les directions clientes.
• Coordonner l’ensemble des équipes impliquées : Architecture, Risk, Security, Product Owners, Squad Leads et fournisseurs IA externes.

Architecture & Design

• Définir l’architecture de référence pour des services Agentic AI.
• Concevoir des architectures intégrant LLM back-ends, prompt management, tool-calling et memory stores.
• Évaluer les modèles de fondation et les patterns de Retrieval-Augmented Generation.
• Concevoir des APIs microservices : FastAPI / gRPC.
• Mettre en place des pipelines event-driven : Kafka, stream processing, orchestration agentique.
• Garantir la cohérence des solutions avec les standards d’architecture, de sécurité et de performance.

Stratégie & roadmap

• Co-définir la roadmap de transformation AI / Cloud avec les équipes Architecture, Product Owners et Squad Leads.
• Prioriser les cas d’usage : onboarding fonds, alertes conformité, prévision NAV, cas Transac.
• Définir les jalons de release, critères de succès, Definition of Done / Ready et résultats mesurables par workstream.
• Structurer les chantiers autour de l’ingestion data, l’entraînement modèle, la livraison API et l’analytics.

Agentic AI Engineering

• Concevoir et construire des frameworks agentiques avec LangChain, CrewAI ou orchestration custom.
• Chaîner des appels LLM, des outils externes, des services RPA, des services de validation de données et de la mémoire stateful.
• Mettre en œuvre les bonnes pratiques de prompt engineering.
• Définir et maintenir des bibliothèques de prompts versionnées.
• Automatiser les tests de prompts via données synthétiques et suites de régression.
• Intégrer l’observabilité des agents : latence, consommation de tokens, hallucination metrics.

CI/CD & MLOps

• Étendre les pipelines CI/CD existants : GitLab CI, Jenkins, ArgoCD.
• Packager, tester et déployer des composants agentiques via Docker / OCI images / Helm charts.
• Automatiser le versioning des modèles avec MLflow.
• Organiser la promotion des checkpoints de staging à production.
• Mettre en place des canary rollouts pour les mises à jour LLM.
• Intégrer des gates sécurité et conformité : SAST, DAST, secret scanning, vérification des licences modèles.

Qualité, tests & IA responsable

• Définir les matrices de tests pour les agents : unitaires, intégration, contrat, performance, sécurité.
• Tester les risques de prompt injection, biais, fuite de données et dérive.
• Collaborer avec les QA Leads pour atteindre une couverture automatisée élevée des parcours critiques.
• Mettre en place une gouvernance IA responsable : audits de biais, dashboards d’explicabilité, règles d’usage et traçabilité.

Performance & scalabilité

• Dimensionner les topics Kafka, consumer groups et clusters Elasticsearch.
• Optimiser les charges à faible latence et haut débit.
• Profiler et optimiser l’inférence LLM : GPU / TPU, quantisation, off-loading.
• Benchmarker les workflows agentiques de bout en bout.
• Contribuer à l’objectif de SLA inférieur à 2 secondes sur les requêtes interactives liées au client onboarding.

Leadership & mentoring

• Encadrer 3 à 5 squads cross-fonctionnelles comme autorité technique.
• Réaliser des revues de code et de design.
• Garantir le respect des standards d’architecture.
• Animer des tech talks sur les capacités émergentes des LLM.
• Coach­er les ingénieurs juniors sur le prompt engineering, le model serving et les pratiques MLOps.

Gouvernance & documentation

• Maintenir l’Agentic AI Playbook : patterns, anti-patterns, guidelines sécurité.
• Garantir la traçabilité des releases : matrices d’approbation, prompts versionnés, licences modèles.
• Produire les artefacts techniques : diagrammes d’architecture, runbooks, cartographies de flux data.
• Alimenter une boucle d’amélioration continue depuis le monitoring production vers les pipelines de ré-entraînement.

Environnement technique

IA / Agentic AI :

• LLM, LangChain, CrewAI, RAG, prompt engineering, tool-calling, memory stores

Data / Streaming :

• Python, Kafka, Elasticsearch, pipelines temps réel

API / Microservices :

• FastAPI, gRPC, APIs microservices

Cloud :

• AWS, Azure, GCP, serverless, containers, Infrastructure as Code

DevOps / MLOps :

• GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, Docker, Helm, MLflow, GitOps, monitoring

Analytics :

• Cube / OLAP, data cubes, visualisation

Sécurité / conformité :

• SAST, DAST, secret scanning, model licence checks, Responsible AI governance

Profil recherché

• Minimum 8 ans d’expérience en direction de projet IT, architecture, data, cloud, IA ou transformation technologique.
• Expérience en pilotage de projets IT majeurs ou de portefeuilles projets.
• Capacité à encadrer plusieurs squads ou équipes transverses.
• Forte expertise en Python, data science, IA, MLOps, DevOps et architecture cloud.
• Expérience sur des projets IA générative, LLM, RAG ou agents IA.
• Bonne connaissance des architectures microservices, APIs, event streaming et pipelines data temps réel.
• Capacité à traduire des cas d’usage métier en spécifications techniques.
• Expérience dans un environnement bancaire, financier ou fortement réglementé appréciée.
• Capacité à gérer la relation avec Architecture, Risk, Security, Product Owners et fournisseurs externes.

Soft skills

• Leadership senior.
• Excellente capacité de communication.
• Capacité à fédérer des équipes multiculturelles.
• Vision stratégique et orientation delivery.
• Esprit d’analyse et de synthèse.
• Capacité à arbitrer et prioriser.
• Sens de la gouvernance et de la qualité.
• Pédagogie et capacité à faire monter en compétence les équipes.
• Forte orientation résultat, innovation et amélioration continue.

Langues

Anglais professionnel requis, dans un environnement international.

Candidature

Vous êtes Directeur de Projet IT / Lead Architect Agentic AI et vous souhaitez rejoindre un environnement international exigeant ?

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