AI Senior Architect

Il y a 2 jours

Casablanca, Casablanca-Settat, Maroc confdential Temps plein
Missions principales:
• Définir et maintenir l’architecture cible et la trajectoire d’évolution de la plateforme et des solutions IA.
• Concevoir et valider les architectures des cas d’usage : ML, IA générative, RAG, agents et solutions multimodales.
• Définir les standards, patterns et composants réutilisables, et challenger les choix technologiques selon les enjeux de performance, de coûts, de sécurité et de souveraineté.
• Définir les principes de dimensionnement des infrastructures hybrides, notamment GPU, et les exigences d’industrialisation MLOps/LLMOps : déploiement, évaluation,observabilité et résilience.
• Évaluer et challenger les choix technologiques : modèles propriétaires ou ouverts, solutions on-premise ou cloud, frameworks et services managés. Formaliser les arbitrages selon la qualité, la performance, les coûts, la sécurité, la souveraineté et la réversibilité.
• Concevoir les dispositifs de sécurité IA : protection des données et des modèles, contrôle des accès, sécurisation des agents, outils et connecteurs, garde-fous et traçabilité.
• Contribuer aux analyses de menaces et aux tests adversariaux avec les équipes Cybersécurité, et accompagner la remédiation des vulnérabilités.
• Conduire les revues d’architecture, challenger les livrables internes et externes, et accompagner les équipes delivery et d’exploitation sur les problématiques techniques jusqu’à la mise en production.
• Maintenir le référentiel d’architecture, réaliser des benchmarks et prototypes ciblés, assurer la veille et développer les compétences des équipes par le mentorat.

Profil recherché

Formation:
Doctorat ou Ingénieur d’État avec un minimum de 10 ans d’expérience en Intelligence Artificielle, Data Science

Expérience:
Minimum de 10 ans d’expérience professionnelle en Intelligence Artificielle et Analytics, avec au moins 5 ans en conception et industrialisation de solutions IA. Expertise technique requise :
• Expertise en architecture de solutions IA : ML, Deep Learning, LLM, RAG et systèmes agentiques.
• Maîtrise des environnements cloud et on-premise, des systèmes distribués, de Kubernetes et des infrastructures GPU.
• Maîtrise des pratiques MLOps/LLMOps, des pipelines data et de l’intégration au SI
• Expertise en cybersécurité IA : injection de prompts, fuite de données, empoisonnement, sécurisation des agents et des dépendances.
• Bonne connaissance des référentiels OWASP pour les applications LLM ainsi que des principes IAM et de supervision de sécurité.
• Capacité de prototypage, d’analyse des performances et d’arbitrage technico-économique.
• Leadership technique transverse, capacité à challenger les partenaires et à communiquer avec les équipes techniques, les métiers et la direction.