About this role
Expérience : 5 ans minimum VOS MISSIONS * Définir la stratégie de validation des systèmes d'intelligence artificielle ; * Déterminer les indicateurs de performance, les critères d'acceptation et les règles de gouvernance ; * Piloter l'intégration, la vérification, la validation et la qualification de systèmes d'IA complexes et multi-agents ; * Définir les plans, scénarios et protocoles de test ; * Superviser les environnements de test et garantir leur bon fonctionnement ; * Assurer l'observabilité des systèmes, l'analyse des défaillances et le débogage des solutions ; * Concevoir et automatiser les pipelines de tests ; * Intégrer les tests dans les chaînes d'intégration et de déploiement continus ; * Vérifier la fiabilité, les performances et la conformité des solutions développées ; * Accompagner les ingénieurs qualité et les équipes techniques dans l'application des bonnes pratiques de validation ; * Collaborer avec les ingénieurs IA et Machine Learning, les Data Scientists ainsi qu'avec les équipes produit, plateforme et DevOps ; * Participer à l'amélioration continue des processus et des méthodes IVVQ appliqués à l'intelligence artificielle. PROFIL RECHERCHÉ Vous êtes diplômé d'une école d'ingénieurs ou titulaire d'un Master 2 en informatique, intelligence artificielle, ingénierie logicielle ou dans un domaine équivalent. Vous justifiez d'au moins 5 années d'expérience dans les domaines suivants : * Tests logiciels ; * Intégration, vérification, validation et qualification ; * Validation de systèmes distribués ou de microservices ; * Automatisation des tests ; * Développement Python ; * Environnements critiques, réglementés ou à grande échelle. Une expérience concrète dans la validation de systèmes d'intelligence artificielle est indispensable. COMPÉTENCES TECHNIQUES ATTENDUES * IVV / IVVQ logiciel ; * Intelligence artificielle générative ; * Grands modèles de langage - LLM ; * Systèmes d'IA agentiques ou multi-agents ; * Python ; * Frameworks et outils d'automatisation des tests ; * Google Cloud Platform - GCP ; * Pipelines CI/CD ; * MLOps et LLMOps ; * Microservices et systèmes distribués ; * Outils d'observabilité et d'évaluation des systèmes d'IA ; * Analyse des défaillances et débogage.