Une/Un lead technique intelligence artificielle (H/F)

RESPONSABILITÉS:

1. Faire passer les projets IA en production
   -Auditer les cas d'usage IA existants et prioriser leur industrialisation.
   -Amener les projets IA au stade de services opérationnels: déployés, supervisés, documentés et utilisés.
   -Garantir la qualité, la fiabilité et la conformité des solutions mises en service (RGPD, règlement européen sur l'IA).
2. Bâtir le socle technique IA
   -Concevoir l'architecture de la plateforme IA / MLOps cible: environnements, registre de modèles, chaînes de déploiement automatisées, supervision.
   -Définir les standards techniques applicables à tout projet IA (qualité, sécurité, réversibilité).
   -Assurer la cohérence de ce socle avec le système d'information existant et les infrastructures internes, y compris l'IA souveraine hébergée en interne ou en externe.
3. Animer la montée en puissance de la capacité IA
   -Accompagner les directions métiers dans la structuration de leurs travaux IA et construire une collaboration durable.
   -Développer les compétences IA internes: pratiques d'ingénierie, culture de la mise en production IA, accompagnement de l'équipe de chefs de projets.
   -Contribuer aux instances de gouvernance IA: comité de pilotage, reporting.
   -Piloter les prestataires externes dans le cadre d'un marché public: cadrage des besoins en lien avec l'IA, suivi des livrables, transfert de compétences.
   Un poste de création et un rôle structurant: vous définissez les standards et l'architecture IA qui feront référence. Un impact concret et visible sur le service public et le quotidien des agents de l'Arcom

PROFIL RECHERCHÉ:

-8 ans d'expérience minimum en ingénierie logicielle, dont au moins 3 ans sur l'industrialisation de solutions IA / machine Learning en production.
-Expérience démontrée de mise en production de modèles IA: vous avez déjà fait passer des projets du POC à des services opérationnels utilisables.
-Expérience du pilotage de prestataires ou d'équipes techniques.
-Une expérience en environnement public serait un plus apprécié.
-Maîtrise de Python et des bonnes pratiques d'ingénierie logicielle (tests, CI/CD, revue de code).Pratique des outils MLOps
-Connaissance des architectures et des infrastructures on-premise
-Connaissance des LLM en production: RAG, évaluation, garde-fous, dimensionnement.
-Sensibilité aux enjeux de conformité: RGPD, règlement européen sur l'IA, sécurité des SI.