Descriptif de l’emploi
FINALITÉ DU RÔLE
Accompagner un client industriel de premier plan dans la définition, la conception et l’industrialisation de solutions IA et GenAI sur Vertex AI / Google Cloud Platform. Le rôle combine architecture de solutions, expertise hands-on, MLOps, sécurité et gouvernance. Il vise à définir ce qui peut être construit au regard des contraintes de données, de souveraineté et de contrôle export, puis à guider les équipes jusqu’à une mise en production robuste et exploitable.
RESPONSABILITÉS CLÉS
Architecture IA / GenAI et cadrage des solutions
- Traduire les besoins métiers et industriels en architectures cibles sur Vertex AI et GCP, et challenger les demandes incompatibles avec les contraintes techniques, de sécurité ou de conformité.
- Concevoir des solutions de machine Learning et de GenAI : RAG, agents, extraction documentaire, classification, prédiction, sélection de modèles, évaluation et guardrails.
- Définir les standards d’architecture garantissant performance, maintenabilité, résilience, maîtrise des coûts et passage à l’échelle.
Industrialisation et MLOps / LLMOps
- Construire ou superviser les pipelines d’entraînement, validation, déploiement et supervision, avec CI/CD, Infrastructure as Code, versioning, Model Registry et reproductibilité.
- Définir les patterns de déploiement sur Vertex AI, Cloud Run ou GKE : endpoints temps réel, batch prediction, APIs sécurisées, autoscaling, quotas et stratégies canary / blue-green.
- Mettre en place le monitoring de production : disponibilité, latence, erreurs, dérive, qualité des sorties, consommation de tokens et coûts ; contribuer au traitement des incidents.
Sécurité, données réglementées et conformité
- Classer les données avec les parties prenantes et définir leurs conditions de traitement selon leur nature : données contrôlées à l’export, confidentielles, personnelles ou publiques.
- Concevoir les contrôles de sécurité : VPC Service Controls, connectivité privée, IAM et moindre privilège, gestion des secrets, clés de chiffrement gérées par le client, organisation policies et audit logging.
- Évaluer les options de résidence et de souveraineté des données, les régions européennes, Assured Workloads et les offres cloud souveraines, ainsi que la disponibilité des modèles associée.
- Intégrer les contraintes applicables de protection des données et de contrôle export, notamment RGPD, règlement UE 2021/821, EAR / ITAR et règles nationales pertinentes, en lien avec les experts juridiques et conformité.
Intégration GCP, gouvernance et accompagnement
- Intégrer les solutions dans l’écosystème GCP : BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Cloud Composer, Cloud Monitoring et services de sécurité.
- Mettre en œuvre la gouvernance des données et des modèles : traçabilité, qualité, ségrégation des accès, Feature Store, documentation et règles de cycle de vie.
- Préparer et défendre les dossiers d’architecture et de sécurité auprès des équipes IT, sécurité et contrôle export du client.
- Fixer les standards d’ingénierie pour les équipes de Delivery, assurer le leadership technique, le mentoring et le transfert vers les équipes d’exploitation.
- Agir comme interlocuteur technique des architectes du client et contribuer aux phases d’avant-vente sur de nouveaux besoins.
COMPÉTENCES TECHNIQUES
Google Cloud & architecture IA
• Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage
• GKE, Cloud Run, Dataflow, Cloud Composer
• Networking, IAM, VPC Service Controls
• Assured Workloads, audit et chiffrement
IA générative & Machine Learning
• RAG, agents, embeddings, vector search
• Sélection de modèles, fine-tuning, évaluation
• Guardrails, prompt injection, fuite de données
• Python, SQL, TensorFlow et/ou PyTorch
MLOps / DevSecOps
• CI/CD, Git, Docker, Kubernetes
• Terraform / Infrastructure as Code
• Model Registry, versioning, monitoring de dérive
• Cloud Monitoring, Prometheus, Grafana
Conformité & atouts
• RGPD et données personnelles
• Contrôle export UE / EAR / ITAR
• ISO 27001, NIS2, EU AI Act appréciés
• Certifications GCP Architecture / Security / ML
Expérience et formation
- Formation Bac+5 en informatique, data science, intelligence artificielle, génie logiciel ou expérience équivalente.
- Expérience confirmée en architecture cloud ou data, dont une pratique significative de la conception de plateformes IA / ML sur GCP et Vertex AI.
- Expérience démontrée de l’industrialisation de solutions IA en production et du travail avec des données sensibles ou réglementées.
- Une expérience dans l’Aéronautique, la Défense, le Manufacturing constitue un atout fort.
- Français et Anglais professionnels ; Allemand apprécié. Éligibilité aux habilitations sécurité ou contrôle export éventuellement requises par les projets.
