Architecte de solutions IA
About the role
à propos
Architecte de solutions IA
À titre de Architecte de solutions en intelligence artificielle, vous accompagnerez les organisations dans la définition, la conception et la mise en œuvre de solutions innovantes basées sur l’IA, en alignement avec leurs objectifs d’affaires. Vous agirez comme architecte IA senior orienté production, responsable de la conception de solutions robustes, industrialisables et sécuritaires, et de la prise de décisions techniques structurantes dans des environnements complexes.
Responsabilités
Conseiller les parties prenantes dans l’identification des opportunités d’affaires liées à l’intelligence artificielle et à l’analytique avancée Définir des architectures de solutions IA (données, modèles, intégration, infrastructure) adaptées aux environnements clients Élaborer des feuilles de route technologiques et des stratégies d’implantation de solutions IA Assurer l’alignement des solutions avec les cadres de gouvernance, de sécurité et de gestion des données Participer à la sélection des technologies et des plateformes (cloud, MLOps, outils analytiques) Encadrer les équipes de réalisation (data scientists, ingénieurs, architectes) et promouvoir les bonnes pratiques Contribuer à la gestion des risques, à l’éthique et à la conformité des solutions IA Soutenir les activités de positionnement et de développement des affaires (présentations, ateliers, propositions) Produire et maintenir les livrables d’architecture (HLD/LLD, ADR), animer les revues d’architecture, arbitrer les compromis (coût, latence, sécurité, maintenabilité) et définir des patterns de référence réutilisables Concevoir des architectures GenAI (RAG, tool-calling, agents), définir les stratégies d’évaluation (qualité, hallucinations, toxicité) et mettre en place des garde-fous (policies, sécurité, confidentialité, content filtering) Définir l’architecture bout-en-bout data/IA : ingestion batch et streaming, qualité des données, catalogage et lineage, gouvernance, et intégration aux systèmes existants (API, événements, ETL/ELT) Conduire le threat modeling des solutions IA (prompt injection, data leakage, exfiltration), définir les contrôles (DLP, gestion des secrets, isolation réseau) et assurer la conformité (PII, rétention, auditabilité)
Expérience Et Formation
Diplôme universitaire en informatique, intelligence artificielle, génie logiciel ou domaine connexe Minimum de 7 ans d’expérience en architecture de solutions, incluant la livraison de solutions IA ou GenAI en production dans des environnements enterprise Expérience démontrée de déploiement de solutions IA en production (CI/CD, tests, monitoring, rollback, gestion de versions modèles/données, SLO/SLA) Expérience en conception d’architectures cloud enterprise : IAM (RBAC/ABAC), réseau (VPC/VNET, peering, private endpoints), chiffrement/KMS, haute disponibilité (HA/DR), observabilité (logs, métriques, traces), FinOps Maîtrise d’au moins un framework d’orchestration open source (ex. LangChain/LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel) et des composants associés (vector DB, embeddings, reranking) Connaissance des pratiques de suivi, évaluation et monitoring des systèmes GenAI (ex. Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry, MAF, AgentOps/Agent Core) Expérience concrète avec les écosystèmes de données modernes : pipelines batch/streaming, gouvernance, qualité des données, catalogues et lineage Expérience avec des plateformes cloud (Azure, AWS, GCP) et des outils d’IA/ML Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès de parties prenantes non techniques Excellentes habiletés en communication, influence et conseil stratégique Avoir livré au moins 2 à 3 solutions IA/GenAI en production dans un contexte enterprise (sécurité, gouvernance, monitoring, support et évolution)
Atouts
Expérience avec Kubernetes, les conteneurs et les pratiques d’Infrastructure as Code (Terraform, Bicep, CloudFormation) pour industrialiser les déploiements Connaissance des cadres d’éthique et de gouvernance de l’IA Expérience en consultation ou en services-conseils
Compétences Requises Pour La Réussite
Les compétences clés recherchées sont orientées vers la rigueur architecturale, la capacité d’exécution et l’influence technique :
Rigueur d’architecture : capacité à produire de la documentation structurée (ADR, standards), à animer des revues et à maintenir une cohérence globale des solutions Capacité à cadrer et livrer des solutions : prototypage, accompagnement des équipes, définition de critères non fonctionnels (performance, latence, coûts, sécurité) Communication exécutive : capacité à vulgariser, structurer et formuler des recommandations claires et actionnables auprès des décideurs Collaboration : Participe activement au travail de son équipe et favorise la poursuite d’objectifs communs Adaptabilité : Fait preuve d’adaptabilité lors des situations imprévues et de changements Orientation client : Avoir une attitude proactive pour assurer la satisfaction des utilisateurs Organisation et rigueur : Documenter et structurer les livrables de manière professionnelle Capacité d’influence et développement d’alliances internes et externes Favorise l’amélioration continue et l’innovation Sens politique et capacité à évoluer dans des environnements organisationnels complexes
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À titre de Architecte de solutions en intelligence artificielle, vous accompagnerez les organisations dans la définition, la conception et la mise en œuvre de solutions innovantes basées sur l’IA, en alignement avec leurs objectifs d’affaires. Vous agirez comme architecte IA senior orienté production, responsable de la conception de solutions robustes, industrialisables et sécuritaires, et de la prise de décisions techniques structurantes dans des environnements complexes.
Responsabilités
Conseiller les parties prenantes dans l’identification des opportunités d’affaires liées à l’intelligence artificielle et à l’analytique avancée Définir des architectures de solutions IA (données, modèles, intégration, infrastructure) adaptées aux environnements clients Élaborer des feuilles de route technologiques et des stratégies d’implantation de solutions IA Assurer l’alignement des solutions avec les cadres de gouvernance, de sécurité et de gestion des données Participer à la sélection des technologies et des plateformes (cloud, MLOps, outils analytiques) Encadrer les équipes de réalisation (data scientists, ingénieurs, architectes) et promouvoir les bonnes pratiques Contribuer à la gestion des risques, à l’éthique et à la conformité des solutions IA Soutenir les activités de positionnement et de développement des affaires (présentations, ateliers, propositions) Produire et maintenir les livrables d’architecture (HLD/LLD, ADR), animer les revues d’architecture, arbitrer les compromis (coût, latence, sécurité, maintenabilité) et définir des patterns de référence réutilisables Concevoir des architectures GenAI (RAG, tool-calling, agents), définir les stratégies d’évaluation (qualité, hallucinations, toxicité) et mettre en place des garde-fous (policies, sécurité, confidentialité, content filtering) Définir l’architecture bout-en-bout data/IA : ingestion batch et streaming, qualité des données, catalogage et lineage, gouvernance, et intégration aux systèmes existants (API, événements, ETL/ELT) Conduire le threat modeling des solutions IA (prompt injection, data leakage, exfiltration), définir les contrôles (DLP, gestion des secrets, isolation réseau) et assurer la conformité (PII, rétention, auditabilité)
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Diplôme universitaire en informatique, intelligence artificielle, génie logiciel ou domaine connexe Minimum de 7 ans d’expérience en architecture de solutions, incluant la livraison de solutions IA ou GenAI en production dans des environnements enterprise Expérience démontrée de déploiement de solutions IA en production (CI/CD, tests, monitoring, rollback, gestion de versions modèles/données, SLO/SLA) Expérience en conception d’architectures cloud enterprise : IAM (RBAC/ABAC), réseau (VPC/VNET, peering, private endpoints), chiffrement/KMS, haute disponibilité (HA/DR), observabilité (logs, métriques, traces), FinOps Maîtrise d’au moins un framework d’orchestration open source (ex. LangChain/LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel) et des composants associés (vector DB, embeddings, reranking) Connaissance des pratiques de suivi, évaluation et monitoring des systèmes GenAI (ex. Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry, MAF, AgentOps/Agent Core) Expérience concrète avec les écosystèmes de données modernes : pipelines batch/streaming, gouvernance, qualité des données, catalogues et lineage Expérience avec des plateformes cloud (Azure, AWS, GCP) et des outils d’IA/ML Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès de parties prenantes non techniques Excellentes habiletés en communication, influence et conseil stratégique Avoir livré au moins 2 à 3 solutions IA/GenAI en production dans un contexte enterprise (sécurité, gouvernance, monitoring, support et évolution)
Atouts
Expérience avec Kubernetes, les conteneurs et les pratiques d’Infrastructure as Code (Terraform, Bicep, CloudFormation) pour industrialiser les déploiements Connaissance des cadres d’éthique et de gouvernance de l’IA Expérience en consultation ou en services-conseils
Compétences Requises Pour La Réussite
Les compétences clés recherchées sont orientées vers la rigueur architecturale, la capacité d’exécution et l’influence technique :
Rigueur d’architecture : capacité à produire de la documentation structurée (ADR, standards), à animer des revues et à maintenir une cohérence globale des solutions Capacité à cadrer et livrer des solutions : prototypage, accompagnement des équipes, définition de critères non fonctionnels (performance, latence, coûts, sécurité) Communication exécutive : capacité à vulgariser, structurer et formuler des recommandations claires et actionnables auprès des décideurs Collaboration : Participe activement au travail de son équipe et favorise la poursuite d’objectifs communs Adaptabilité : Fait preuve d’adaptabilité lors des situations imprévues et de changements Orientation client : Avoir une attitude proactive pour assurer la satisfaction des utilisateurs Organisation et rigueur : Documenter et structurer les livrables de manière professionnelle Capacité d’influence et développement d’alliances internes et externes Favorise l’amélioration continue et l’innovation Sens politique et capacité à évoluer dans des environnements organisationnels complexes