AI Tech Lead H/F

Prêt(e) à bâtir et gouverner l'usine IA du leader de la fintech ? Rejoignez l'équipe Data & IA en tant qu'AI Tech Lead (5-8 ans d'exp). Vous êtes le garant de l'excellence technique et de l'industrialisation de l'ensemble des solutions IA de l'équipe. 

Votre défi majeur : porter le niveau d'exigence technique de l'équipe du commit jusqu'à la production. Vous administrez l'écosystème GitHub de l'équipe, vous suivez l'industrialisation des solutions développées (analyse automatisée de documents, Robertaux, détection de fraude…), et vous garantissez un haut niveau de bonnes pratiques cloud. Notre IA est opérée principalement sur Azure, en synergie avec une Data Platform sur GCP. 

Vos Missions 

• Gouvernance GitHub & standards : administrer les repositories GitHub de l'équipe (organisation, droits d'accès, branch protection, templates, gestion des secrets) et définir puis faire respecter les conventions (Clean Code, revue de code, structure des repos). 

• Suivi de l'industrialisation : suivre l'industrialisation des solutions développées par l'équipe, du POC au run, et garantir leur mise à l'échelle sur Azure. 

• Pipelines CI/CD/CT & qualité : concevoir et maintenir des pipelines robustes via GitHub Actions, et intégrer les outils de qualité et de sécurité du code (SonarQube, tests, couverture, quality gates bloquantes). 

• Excellence Cloud (Azure) : garantir un haut niveau d'exigence sur les bonnes pratiques Azure (sécurité, Infrastructure as Code, maîtrise des coûts, observabilité). 

• LLMOps & observabilité : mettre en place le monitoring spécifique aux solutions IA (latence, coûts, dérive des réponses, feedback loops, frameworks LLM-as-a-judge). 

• Référent technique transverse : accompagner les Data Scientists et les équipes MLOps, arbitrer les choix d'architecture et diffuser les bonnes pratiques dans les squads. 

Environnement Technique — Stack Azure 

• Cloud (cœur de notre stack) : Azure (expertise obligatoire) — Azure Container Apps, Azure Functions, Azure AI / Azure OpenAI Service, Azure Container Registry, Key Vault, Blob Storage, Azure Monitor & Application Insights. 

• CI/CD & Qualité : GitHub Actions, SonarQube (quality gates), gestion des tests et de la couverture. 

• IaC & Conteneurisation : Terraform, Docker. 

• Langages : Python (expertise requise), Bash. 

• GenAI & Protocoles : OpenAI API, Gemini API, API REST, MCP (Model Context Protocol). 

• Data & interopérabilité : SQL, BigQuery (GCP, un plus), gestion des flux et authentification cross-cloud Azure/GCP.