Architecte IA

Onyx-Conseil; Toulouse; Sur place; EUR 90 000 - 130 000; Plein temps

Résumé du poste

Onyx-Conseil recherche un Lead IA & Architecte IA & MLOps pour piloter les architectures IA industrielles en lien avec le SI et les cadres Groupe. Localisé à Toulouse, vous encadrez l’industrialisation MLOps, la gouvernance et l’observabilité des solutions IA.

Vous assurez le cadrage technique, pilotez des POC rapides, défendez les standards de sécurité et de conformité, et accompagnez Data Engineers et équipes projets pour monter en compétence autour de l’IA industrielle.

Qualifications

• Bac+5 en informatique/IA ou équivalent.
• Expérience 5–8+ années en data/ML/Cloud, dont 2–3+ en MLOps/architecture industrialisée.
• Certifications en Cloud (facultatif mais apprécié).
• Langues: Français et anglais technique.
• Localisation: Toulouse exigée.

Responsabilités

• Cadrage technique & architecture IA: études de faisabilité, choix d’architectures cible (ML/prédictif, RAG, GenAI).
• Prototypage et validation des cas d’usage IA (POC 4–6 semaines) en lien avec DSMC.
• Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps et l’intégration IA dans le SI.
• Observabilité IA & fiabilité: définir les indicateurs et alertes pour le run IA.
• Gouvernance des modèles IA: conformités RGPD / AI Act et comités IA/Architecture.
• Référent IA: accompagner Data Engineers et équipes projets, diffuser les bonnes pratiques.

Connaissances

Python, Git, CI/CD GitLabCI

Cloud Azure

ML & IA générative (RAG, LLM, embedd.)

MLOps (versioning, pipelines, monitor)

Intégration SI / APIs

Agent IA

Formation

Bac+5 / Master en informatique/IA

Outils

Snowflake

Airflow

Sécurité IA (prompts, traçabilité)

Description du poste

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production.

Il intervient de la faisabilité technique au passage à l’échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité).

Périmètre et rattachement

• Rattachement : Direction des Systèmes d’Information / Architecture Logicielle & IA

• Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d’usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab)

Missions principales

1. Cadrage technique & architecture IA

   • Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps).

   • Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM)

   • Formaliser les choix dans des dossiers d’architecture.

2. Prototypage & validation des cas d’usage

   • Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC.

   • Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques.

   • Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d’industrialisation

3. MLOps & industrialisation

   • Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps :

   • Accompagner l’intégration des solutions IA dans le SI existant.

   • Contribuer au catalogue de services IA de la DSI

4. Observabilité IA & fiabilité

   • Définir et déployer les principes de ML Observability :

   • Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage.

   • Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées

5. Gouvernance des modèles IA

   • Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC :

   • Participer aux comités IA et Architecture.

   • Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées)

6. Référent IA & accompagnement des équipes

   • Agir comme référent technique IA pour la DSI.

   • Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires.

   • Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d’expérience).

   • Contribuer à la montée en compétence globale sur l’IA industrielle

Responsabilités clés

• Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures).

• Définition des standards MLOps & observabilité IA.

• Contribution aux livrables structurants :

• Reporting sur l’avancement et la maturité IA du SI

Compétences techniques (hard skills)

• Indispensables

  • Python, Git, CI/CD (GitLabCI)

  • Cloud (priorité Azure)

  • Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings)

  • MLOps (versioning, pipelines, monitoring)

  • Intégration SI / APIs

  • Agent IA

• Appréciées (non bloquantes)

  • Snowflake

  • Airflow

  • Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)

Compétences comportementales (soft skills)

• Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer.

• Culture produit et sens de la valeur métier.

• Rigueur, documentation et standards d’ingénierie.

• Orientation sécurité et conformité.

• Communication claire avec équipes techniques et métiers.

Profil & qualifications

• Bac+5 (école d’ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent.

• Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture.
  Expérience concrète en industrialisation de solutions IA
  Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe

• Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML

• Langues : Français, anglais technique.

• Localisation: obligatoirement sur Toulouse