AI-Solution Architect

Dans un contexte d'accélération de la Data Science et de l'IA agentique, la Data & AI Factory renforce sa capacité à transformer les innovations, les besoins en solutions robustes, sécurisées, industrialisées et intégrées au système d'information.

Nous recherchons un(e) AI-Solution Architect & Engineer capable d'agir à la croisée de l'AI Engineering, de la Data Science, de l'architecture, de la Data, du Cloud et du DevSecOps.

Votre mission

Concevoir, construire et industrialiser les plateformes et solutions Data & AI du Groupe, depuis le besoin jusqu'à la production et au passage à l'échelle.

Le AI-Solution Architect & Engineer travaille en proximité avec les équipes Data & AI, Data Scientists, Architecture, Cloud, Cybersecurity, DevSecOps, Software Engineering et les Business Units du Groupe.

Votre rôle au sein d’une entreprise pionnière en pleine expansion :

1. AI Solution Architecture

• Concevoir et développer des solutions avancées d'AI, Machine Learning, Generative AI et Agentic AI, de l'expérimentation jusqu'à leur industrialisation.
• Faire preuve d'une forte expertise en Software Engineering et AI Engineering, avec la capacité de prototyper, coder et prendre des décisions techniques structurantes.
• Traduire les enjeux et besoins métiers en architectures et solutions IA concrètes, en challengeant les demandes et en identifiant les approches les plus pertinentes.
• Démontrer une capacité d'abstraction et de conceptualisation, permettant de passer d'un cas d'usage spécifique à des architectures, composants et patterns réutilisables.
• Concevoir et développer des systèmes agentiques, intégrant orchestration d'agents, LLMs, outils, APIs, RAG et mécanismes de contrôle.
• Garantir l'intégration, la sécurité, la performance, l'observabilité et la scalabilité des solutions IA au sein du SI et des plateformes Data & Cloud du Groupe.
• Développer et industrialiser des composants et services IA réutilisables.
• Mettre en place les chaînes MLOps / LLMOps / AgentOps et le cycle de vie des modèles, prompts, agents et knowledge bases.
• Mettre en œuvre les mécanismes d'évaluation : qualité, grounding, hallucinations, performance, latence et coûts.
• Contribuer directement au développement lorsque nécessaire : forte dimension hands-on.
• Concevoir, faire évoluer et industrialiser les plateformes Data Science mises à disposition des équipes.
• Maîtriser les environnements R et Python et des plateformes telles que Posit Workbench, Posit Connect et Posit Package Manager, ou équivalentes.
• Industrialiser le packaging et le déploiement des applications, modèles, APIs et traitements Data Science.
• Garantir la reproductibilité des environnements, la gestion des dépendances et le passage Dev / Qualification / Production.

4. Data Architecture

• Concevoir les architectures de données nécessaires aux solutions Data Science et IA.
• Définir les patterns d'accès aux Data Lakes, Lakehouses, Data Warehouses, APIs et plateformes Data.
• Maîtriser les problématiques de metadata, semantic layer, embeddings, vectorisation et knowledge management.
• Garantir qualité, traçabilité, gouvernance et sécurisation des données consommées par les solutions.
• Contribuer à la conception et à l'évolution de la plateforme Data & AI d'entreprise sur des environnements Cloud et hybrides.
• Intégrer les solutions dans les chaînes CI/CD et automatiser le provisioning via Infrastructure as Code.
• Containeriser les applications avec Docker et contribuer aux architectures d'orchestration Kubernetes ou services Cloud équivalents.
• Appliquer les principes Security by Design et sécuriser les accès aux modèles, données, outils, plateformes et APIs.
• Prendre en compte les risques spécifiques aux LLM et aux systèmes agentiques.
• Mettre en œuvre les principes Human-in-the-Loop lorsque nécessaire.
• Garantir auditabilité, traçabilité et contribution aux standards de gouvernance et de Responsible AI du Groupe.

7. Architecture, conseil & enablement

• Challenger les architectures et accompagner Data Scientists, AI Engineers, Data Engineers et Software Engineers.
• Transformer les retours d'expérience en standards, blueprints et composants réutilisables.
• Réaliser des prototypes techniques ciblés pour valider rapidement les choix structurants.
• Contribuer aux communautés d'expertise et assurer une veille active sur les technologies Data Science et AI Engineering.

Ce poste est compatible avec du télétravail jusqu’à 2 jours par semaine selon les règles d’entreprise.

Nous offrons un package rémunération/avantages attractifs : Intéressement, participation, Actionnariat Pierre Fabre avec abondement, Mutuelle santé et prévoyance, 16 RTT en plu