Architecte IA - IA Agentique H/F Extia

**🏢 Contexte & Ambition**

Passer du prototype à la production impose des choix structurants : choix des modèles, hébergement, sécurité et maîtrise des coûts. En tant qu'Architecte IA / IA Agentique, vous arbitrez ces choix complexes avec le client, garantissez la faisabilité technique dès la phase d'avant-vente et concevez des architectures pérennes intégrées au SI client.


**🎯 Missions Principales**

- Architecture Cible : Concevoir les architectures des solutions d'IA Générative (RAG, agents autonomes, protocole MCP) et orchestrer leur intégration au SI existant.
- Arbitrages Techniques : Sélectionner les modèles, les modes d'hébergement et les approches (Build vs Buy, RAG vs Fine-tuning) en fonction des contraintes budgétaires et métiers.
- Sécurité & Conformité : Définir le cadre de protection des données, gérer les accès et parer aux failles de sécurité spécifiques aux LLM (OWASP LLM Top 10).
- Industrialisation & Supervision : Cadrer la mise en production : mise en place de frameworks d'évaluation, supervision continue (LLMOps) et maîtrise des coûts d'usage des modèles.
- Avant-vente & Chiffrage : Rédiger la partie technique des propositions commerciales, chiffrer les solutions et défendre les architectures en soutenance aux côtés des équipes business.

**🛠️ Compétences Requises**

☁️ Architecture Cloud & SI

- Environnement Cloud : Expertise sur Google Cloud (GCP) / Vertex AI en priorité. La maîtrise d'Azure ou AWS est un plus apprécié.
- Intégration SI : Solide maîtrise des architectures distribuées, des API, de la gestion des identités et des flux de données.
- Socle Data : Connaissances avancées en Data Engineering et structuration des socles de données.


🤖 Expertise IA & LLMOps

- IA Agentique & RAG : Maîtrise des architectures RAG avancées, des agents IA et du protocole MCP.
- Outillage IA : Pratique de Vertex AI, Dataiku ou environnements équivalents.
- LLMOps & Sécurité : Maîtrise des enjeux d'évaluation, de supervision de modèles en prod, et sécurité OWASP LLM.


**👤 Profil Recherché**

- Expérience : 6 ans minimum d'expérience, dont 2 à 3 ans sur des projets Data ou IA déployés en production.
- Parcours : Idéalement issu d'un parcours de Développeur ayant évolué vers le rôle d'Architecte Cloud ou Data (avec une première expérience en cabinet de conseil).
- Certifications (un vrai plus) : Google Cloud Professional Cloud Architect ou Machine Learning Engineer.
- Posture : Capacité à dialoguer d'égal à égal avec une DSI, arbitrages argumentés à l'écrit comme à l'oral, et forte capacité de vulgarisation auprès des métiers.
- Langues : Français & Anglais courants (lu, parlé, écrit).