Consultant Senior IA & Agentic H/F - 75

Dynamès Tech est une société de conseil en ingénierie, fournissant des services d'assistance technique à de nombreux grands comptes industriels et services.

Dynamès Tech maîtrise les technologies et méthodes de développement nécessaires à une réalisation rapide et de qualité, afin d'améliorer le Time-to-Market des projets qui lui sont confiés.

Nos Métiers :
- Mécanique : Calcul, conception
- IT : Développement, AMOA, Architecture
- Electronique : Systèmes embarqués, Test, validation
- Support : Procurement, Gestion de projetRésumé du poste

Responsable de l'évaluation et du développement de l'écosystème IA et science des données de l'organisation. Encourage l'adoption de capacités d'IA agentique qui permettent des flux de travail autonomes et orientés vers des objectifs dans toute l'entreprise. Se concentre sur la manière dont les outils existants (Snowflake, Dataiku et autres IA/ML) s'intègrent pour fournir des solutions IA évolutives, intégrées et ayant un impact sur l'activité.

Principales responsabilités

Évaluer la configuration actuelle : examiner les flux de travail, les modèles et l'infrastructure existants en matière d'IA et de science des données.

IA/ML Snowflake : évaluer les capacités natives d'IA/ML de Snowflake (Cortex, Snowpark, Streamlit) et concevoir la meilleure façon de les exploiter.

Intégration de Dataiku : s'assurer que Dataiku orchestre efficacement le développement, le déploiement et la gouvernance des modèles, et s'intègre de manière transparente à Snowflake.

Architecture de bout en bout : définir la manière dont les données circulent entre les plateformes (Snowflake Dataiku outils BI), en garantissant l'efficacité et l'évolutivité.

Architecture conteneurisée distribuée : contribuer à la conception et à l'exploitation de la conteneurisation via OpenShift et Docker et garantir une connectivité efficace à l'écosystème informatique .

Plateforme agentique : évaluer la configuration actuelle de l'IA agentique et contribuer à la définition et à la mise en oeuvre d'une architecture cible pour des agents IA autonomes, multi-étapes et utilisant des outils.

Conception de workflows agentique : identifier les opportunités d'introduire une automatisation pilotée par des agents (par exemple, pipelines auto-optimisés, contrôles autonomes de la qualité des données, surveillance automatisée des modèles).

Bonnes pratiques : établir des normes pour les MLOps, la gouvernance et l'IA responsable, y compris le déploiement sécurisé des systèmes agentifs.

Collaboration : établir des partenariats avec les équipes de science des données, de BI et les gammes de produits afin de maximiser l'impact des investissements dans l'IA.