Lead AI Engineer

Société de conseil spécialisée dans les métiers de l'IT et du Digital, Andema est implantée à Paris, Lyon et Lille. Nous offrons des services IT sur mesure, adaptés aux besoins de nos clients, afin d'assurer la réussite de chaque projet. Nous connectons nos clients avec des consultants compétents, partageant leurs valeurs et s'investissant pleinement dans leur mission. Chez Andema, nous croyons fermement que le succès des projets de nos clients repose sur l'épanouissement professionnel et personnel de nos collaborateurs. C'est pourquoi nous plaçons l'humain au cœur de nos priorités. Rejoindre l'aventure Andema, c'est évoluer dans un environnement basé sur la transparence, la collaboration, l'intrapreneuriat, l'amélioration continue et le plaisir de travailler ensemble Dans le cadre d'un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l'un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d'un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) - Concevoir et développer des solutions IA avancées : - LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) - Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification - Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production - Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python - Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité - Utiliser des outils d'assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA - Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d'architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur - Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct - Être capable d'arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes - Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction - Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction - Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes - Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA - Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA - Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) - Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) - Participer à la diffusion de la culture IA - Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique - Langage : Python (expert) - IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) - Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ - Infra : Docker, Kubernetes - Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase - Outils : Git, CI/CD, outils d'IA d'assistance au développement Expérience - Bac +4/5 (école d'ingénieurs, IT, équivalent) ou expérience professionnelle équivalente - Anglais : niveau B1 minimum - 8 à 12 ans d'expérience en développement logiciel Data / IA - 5 à 10 ans minimum dans un rôle similaire - Expérience significative de projets IA en production - À l'aise dans des environnements complexes et multi-parties prenantes - Capacité à évoluer à l'interface tech / produit / pilotage Compétences clés - Excellente maîtrise de Python - Forte expertise en IA appliquée / GenAI - Capacité à concevoir des architectures IA de bout en bout - Solide culture data et plateformes data modernes - Bonne maîtrise des environnements cloud, conteneurisation et MLOps Soft skills - Leadership naturel et crédibilité technique - Forte autonomie et sens des responsabilités - Capacité à structurer, prioriser et délivrer - Très bon relationnel, y compris avec des profils non techniques - Vision business et orientée impact Pourquoi ce poste ? - Projets IA à fort impact métier - Rôle clé et visible dans l'organisation - Forte autonomie et responsabilité technique - Perspective d'internalisation chez le client après une phase de collaboration réussie