Job Specifications
Tech Riders est un cabinet de conseil qui accompagne ses clients dans leurs enjeux SI en proposant des services d’excellence sur deux domaines essentiellement :
Conseil à la DSI (Gouvernance, Optimisation des Processus, Gestion des risques et Audit informatique etc.),
Accompagnement Projet (Chefferie de projet, Product Management, Business Analyse, Développement, etc.).
Nous croyons fermement que l'épanouissement professionnel est intimement lié à un équilibre sain entre la vie professionnelle et personnelle, une évolution de carrière fluide grâce à l'acquisition de nouvelles expertises, ainsi qu'une rémunération équitable.
Conscients des priorités et attentes de nos collaborateurs, nous nous engageons à construire une entreprise à taille humaine, fondée sur des valeurs et des principes solides tels que la cohésion d'équipe, la transparence, l'équilibre de vie, et le partage de connaissances et de prospérité.
Vos missions
Dans le cadre du renforcement de notre équipe IA et pour répondre à un projet stratégique de notre client, nous recherchons un(e) Tech Lead IA. Le profil aura un rôle de référent, en charge de challenger et d’accompagner des équipes transverses, afin de garantir la pertinence des choix techniques et la bonne industrialisation des solutions IA.
Vos responsabilités
En tant que Tech Lead IA, vous assurerez le rôle de référent technique auprès des équipes projet et IT. Votre fonction couvrira 3 domaines clés :
Gestion de projet IA :
Intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des projets IA : idéation, expérimentation (POC), passage à l’échelle et industrialisation
Définir et promouvoir les standards techniques et des bonnes pratiques IA (qualité de code, performance, sécurité, maintenabilité, intégration via API, déploiement sur le cloud)
Choix d’architectures IA / conception technique :
Apporter une expertise technique IA et challenger les choix d’architecture et de modélisation
Sélectionner et superviser l’utilisation des modèles LLM (commerciaux, open-source, cloud) et guider l’implémentation des bonnes techniques RAG
Assurer que les modèles IA répondent aux exigences de performance, de conformité et de sécurité, tout en garantissant leur bonne adoption et exploitation par les métiers
Être garant de la scalabilité, la robustesse et l’interopérabilité des modèles avec les systèmes existants tout en optimisant les performances et la consommation des ressources
Contribuer à la définition des indicateurs clés de performance environnementaux liés à l’usage des modèles d’IA, en intégrant des critères tels que la frugalité énergétique, l’empreinte carbone et l’utilisation des ressources GPU
Aider à l’analyse des tendances des KPI, et proposer des actions d’optimisation pour améliorer l'efficacité énergétique et réduire l’impact environnemental des solutions IA
Assurer une veille continue sur les avancées en IA et proposer des améliorations techniques innovantes
Coordination d’équipes techniques :
Accompagner des équipes transverses (Développeurs, Data Scientists, Architectes) pour l’utilisation des bonnes pratiques de développement IA et d’industrialisation de solutions IA
Assurer, en collaboration avec l’éditeur et l’exploitant, le déploiement et l’intégration des modèles d’IA au sein des infrastructures techniques de notre client (cloud, on-premise)
Proposer et superviser la mise en œuvre d’améliorations techniques et méthodologiques pour optimiser l’intégration et le déploiement des modèles IA
Vos compétences
7 ans d’expérience ou plus, en tant que Tech Lead IA / Lead Data / ML Engineer senior avec une capacité avérée à gérer des projets technologiques riches et à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires
Gestion de projet IA :
Solide connaissance des processus projets IA (idéation, expérimentation, industrialisation) et des bonnes pratiques de développement IA (structuration du code, tests, versioning, déploiement)
Bonne connaissance des normes de conformité (éthique de l’IA, IA Act, RGPD, sécurité informatique) et des pratiques de gouvernance associées (mécanismes de contrôle et d’audit des modèles)
Choix d’architectures IA / conception technique :
Expérience significative dans la conception et l’implémentation d’architectures IA en production, incluant l’intégration via API, le déploiement sur infrastructures cloud (ex : Azure, AWS, GCP…) et on-premise
Maîtrise confirmée des modèles génératifs d'intelligence artificielle (ex. Mistral, Gemini, QWEN, DeepSeek). Expérience dans l’évaluation, sélection et optimisation de ces modèles en tenant compte des critères de performance, sécurité, conformité et impact environnemental et de la stratégie du client
Connaissance approfondie des infrastructures GPU, des stratégies d’optimisation des performances pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA générative, et des solutions pour optimiser leur consommation énergétique
Maîtrise de plusieurs langages de programmation dont les indispensables Python et Java