Architecte Senior IA Générative / GenAI Architect
First seen by Alion on Oct 12, 2026.
Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie en Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Architecte Senior IA Générative pour piloter la vision technologique autour des solutions de GenAI, identifier les innovations du marché et définir les orientations architecturales des plateformes d'IA.
En tant qu'expert(e) de référence, vous interviendrez sur les technologies d'IA générative, les Large Language Models (LLM), les architectures agentiques et les plateformes Cloud IA, avec une expertise particulière sur l'écosystème Google Cloud AI : Gemini, Vertex AI, AI Search et RAG Engine.
Vous accompagnerez les équipes dans les décisions stratégiques liées à l'adoption, à l'industrialisation et à l'évolution des solutions d'IA générative.
Missions principales1. Vision et stratégie technologiqueDéfinir la vision technologique et les orientations stratégiques en matière d'IA générative.
Assurer une veille permanente sur les innovations et les évolutions du marché.
Analyser et comparer les solutions des principaux acteurs : Google, OpenAI, Anthropic, Microsoft, Mistral, IBM, etc.
Élaborer des recommandations et des dossiers de choix technologiques.
Contribuer à la définition des feuilles de route des plateformes IA.
Concevoir des architectures de référence pour les solutions d'IA générative.
Définir les standards d'architecture autour des LLM, du RAG, du GraphRAG, de l'Agentic AI, des systèmes multi-agents et du Knowledge Retrieval.
Valider les choix techniques et challenger les architectures proposées.
Accompagner les équipes sur les problématiques complexes d'architecture, d'intégration et d'industrialisation.
Apporter une expertise approfondie sur l'écosystème Google :
Gemini et Vertex AI ;
Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder ;
Vertex AI RAG Engine ;
Agent Development Kit (ADK) ;
BigQuery AI et Vector Search.
Évaluer les capacités, les limites et les cas d'usage des différentes solutions.
Définir les bonnes pratiques d'intégration, de déploiement et d'industrialisation des solutions GenAI.
Challenger les architectures et les solutions proposées par les fournisseurs et les intégrateurs.
Piloter des benchmarks techniques et des comparatifs de solutions.
Encadrer les expérimentations, les Proofs of Concept (POC) et les études d'opportunité.
Accompagner la montée en compétences des équipes sur les technologies d'IA générative.
Promouvoir les bonnes pratiques en matière de sécurité, de gouvernance et d'IA responsable.
Vous justifiez d'une expérience significative en architecture IA et en IA générative, avec une capacité à intervenir à la fois sur les orientations stratégiques et sur les choix techniques complexes.
Vous disposez d'une solide expertise sur les architectures LLM, les solutions RAG et les architectures agentiques, ainsi que d'une bonne maîtrise des environnements Cloud et des enjeux d'industrialisation.
Compétences techniques recherchéesIA générative et LLM
Large Language Models (LLM) et Foundation Models.
RAG, GraphRAG et systèmes de recherche augmentée.
Agentic AI et architectures multi-agents.
Prompt Engineering, Model Evaluation et Fine-Tuning.
Guardrails, Responsible AI et gouvernance des modèles.
LLMOps et AgentOps.
Google Cloud AI
Gemini et Vertex AI.
Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder.
Vertex AI RAG Engine et Agent Development Kit (ADK).
BigQuery AI et Vector Search.
Architecture et développement
Architectures Cloud Native, microservices et API.
Kubernetes.
Python.
LangChain, LangGraph et LlamaIndex.
CI/CD et pratiques DevSecOps.
Data et Knowledge Management
Bases de données vectorielles et embeddings.
Moteurs de recherche.
Knowledge Graphs.
Gouvernance, qualité et sécurité des données.
GenAI, LLM, RAG, GraphRAG, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Gemini, Google Vertex AI, Vertex AI Search, Vertex AI Agent Builder, Vertex AI RAG Engine, ADK, BigQuery AI, Vector Search, Python, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Kubernetes, Cloud Native, API, Microservices, LLMOps, AgentOps, CI/CD, DevSecOps.
Profil recherché
Profil recherchéVous justifiez d'une expérience significative en architecture IA et en IA générative, avec une capacité à intervenir à la fois sur les orientations stratégiques et sur les choix techniques complexes.
Vous disposez d'une solide expertise sur les architectures LLM, les solutions RAG et les architectures agentiques, ainsi que d'une bonne maîtrise des environnements Cloud et des enjeux d'industrialisation.
Compétences techniques recherchéesIA générative et LLM
Large Language Models (LLM) et Foundation Models.
RAG, GraphRAG et systèmes de recherche augmentée.
Agentic AI et architectures multi-agents.
Prompt Engineering, Model Evaluation et Fine-Tuning.
Guardrails, Responsible AI et gouvernance des modèles.
LLMOps et AgentOps.
Google Cloud AI
Gemini et Vertex AI.
Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder.
Vertex AI RAG Engine et Agent Development Kit (ADK).
BigQuery AI et Vector Search.
Architecture et développement
Architectures Cloud Native, microservices et API.
Kubernetes.
Python.
LangChain, LangGraph et LlamaIndex.
CI/CD et pratiques DevSecOps.
Data et Knowledge Management
Bases de données vectorielles et embeddings.
Moteurs de recherche.
Knowledge Graphs.
Gouvernance, qualité et sécurité des données.
GenAI, LLM, RAG, GraphRAG, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Gemini, Google Vertex AI, Vertex AI Search, Vertex AI Agent Builder, Vertex AI RAG Engine, ADK, BigQuery AI, Vector Search, Python, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Kubernetes, Cloud Native, API, Microservices, LLMOps, AgentOps, CI/CD, DevSecOps.