Projet :

Nous recherchons un profil Architecte GenAI pour une mission de Senior AI Platform Architect (rôle important et technique, pas un chef de projet).

La mission s’inscrit dans un programme stratégique mondial visant l’industrialisation et le passage à l’échelle d’une plateforme de Générative IA

(GenAI) destinée à plus de 80 000 utilisateurs dans 65 pays.

Descriptif de la mission :

En synthèse

C’est une mission de haut niveau visant à transformer une plateforme GenAI existante en un produit industriel, robuste, sécurisé et scalable, avec un fort

enjeu de gouvernance, de standardisation et de transfert de compétences au sein du CCOE Data & AI.

• Le rôle est central, transverse et structurant, à la frontière entre :

 architecture technique,

 industrialisation produit,

 gouvernance,

 accompagnement des équipes internes.

• Contexte et objectifs

Une plateforme GenAI et un modèle cœur sont déjà déployés sur plusieurs environnements onpremise, zones sécurisées et restreintes.

• L’architecture existe mais nécessite :

o stabilisation,

o durcissement (robustesse, sécurité),

o productisation pour permettre des déploiements reproductibles et maintenables.

• Objectif principal de la mission

Faire évoluer l’existant vers une plateforme GenAI industrialisée, considérée comme un produit

Le Senior AI Platform Architect :

• est autorité technique sur l’architecture de la plateforme,

• agit comme garant de la cohérence architecturale,

et collabore étroitement avec : le Platform Tech Lead, les équipes DevOps, Ops, MLOps et Sécurité et la Direction Technologie & Innovation IA.

Responsabilités principales

• Analyse approfondie de l’existant ( infrastructure, pipelines CI/CD, composants, dépendances, processus de déploiement.

• Définition d’une architecture cible modulaire, portable et industrialisée.

• Mise en place d’un système de packaging et de déploiement reproductible

• Gestion du versioning et de la traçabilité de tous les composants :

• Garantie de la portabilité et maintenabilité dans des contextes contraints

• Support technique et montée en compétence des équipes

• Revue des designs techniques, configurations et pipelines.

• Production et maintien de la documentation :

• Définition de standards d’ingénierie

• Respect des exigences internes de sécurité et de protection des données.

• Participation aux architecture boards et à la roadmap technique.

• Veille active sur les technologies GenAI et LLMOps :

• Identification d’opportunités de simplification, amélioration de la scalabilité, optimisation des coûts.

• Pilotage de proofs of concept sur de nouveaux patterns de déploiement.

Compétences et expérience requises

 Expertise avancée Kubernetes :

o multiclusters,

o GPU scheduling,

o réseau,

o service mesh,

o observabilité,

o sécurité.

 Maîtrise du GitOps :

o ArgoCD, FluxCD,

o Helm, Kustomize.

 Solide expérience en productisation de plateformes :

o automatisation,

o packaging,

o systèmes de mise à jour.

 Expérience en environnements sécurisés ou réglementés (airgapped, zones

restreintes).

 Bonne maîtrise des cycles CI/CD et de la gouvernance de configuration.

 Excellentes capacités de documentation et de communication.

 Connaissance des frameworks d’inférence LLM et de Kubeflow appréciée