Spécialiste en Implémentation Ia Et Accompagnement Client

**À propos du rôle**

Nous recherchons un-e **Spécialiste en implémentation IA et accompagnement client** pour piloter le déploiement de notre plateforme d'assistants IA modulaires (hub de connaissances RAG, agents conversationnels, automatisation métier) et accompagner nos clients PME/ETI dans l'adoption de ces solutions, du cadrage initial à l'exploitation continue.

**Mission principale**

Mettre en ligne et industrialiser notre infrastructure IA centrale (hub de connaissances multi-tenant), puis gérer les déploiements clients en assurant intégration technique, formation, support et amélioration continue.

**Déploiement et industrialisation de l'infrastructure IA**
- Concevoir et déployer l'architecture cloud cible (Azure AI/Vertex AI/AWS) pour un hub de connaissances RAG sécurisé, scalable et multi-tenant.
- Mettre en œuvre les pipelines d'ingestion, nettoyage, indexation vectorielle et recherche sémantique (embeddings, bases vectorielles).
- Intégrer les LLM (GPT, Claude, Gemini) et agents spécialisés (courriels, téléphonie, soumissions) avec le hub central.
- Automatiser le déploiement (CI/CD, Infrastructure-as-Code : Terraform) et assurer l'observabilité (monitoring, logs, alertes).

**2. Gestion des projets clients et onboarding**
- Conduire les ateliers de cadrage métier : identifier les cas d'usage prioritaires, sources de données, intégrations requises (CRM/ERP/messagerie).
- Configurer les environnements clients (projets cloud, gestion des accès IAM, secrets, connecteurs API).
- Piloter les POC, déploiements pilotes et mises en production, en respectant calendriers et budgets.
- Assurer la transition vers les équipes support/opérations et produire la documentation technique et utilisateur.

**3. Formation, support et adoption**
- Former les équipes clientes à l'utilisation des assistants IA et du hub de connaissances.
- Offrir un support technique continu : dépannage, ajustements, optimisations.
- Animer des sessions de feedback pour identifier axes d'amélioration et besoins d'évolution.

**4. Gouvernance, qualité et conformité**
- Implémenter les contrôles de sécurité, gestion des accès et conformité (RGPD, confidentialité).
- Mettre en place le monitoring qualité IA : dérive des modèles, hallucinations, boucles de rétroaction.
- Documenter processus, architectures et meilleures pratiques pour capitaliser sur les apprentissages.

**5. Amélioration continue et produit**
- Standardiser templates de déploiement et catalogues de connecteurs pour accélérer l'onboarding.
- Prioriser les évolutions du hub et des assistants selon retours clients et tendances du marché.
- Contribuer à la veille technologique et à l'évolution de l'offre (multi-cloud, nouveaux LLM, automatisations).

**Compétences techniques requisesCloud et DevOps**
- Expérience pratique avec **Azure AI (Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services)**, **Google Vertex AI** ou **AWS Bedrock/SageMaker**.
- Maîtrise de l'Infrastructure-as-Code (Terraform, Ansible) et CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps).
- Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes).
- Gestion sécurité cloud : IAM, chiffrement, gestion des secrets (Key Vault, Secrets Manager).

**Data & IA**
- **RAG et bases vectorielles** : Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Milvus, Vertex Vector Search.
- **Orchestration d'agents LLM** : LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, PromptFlow.
- Pipelines ETL/ELT (Airflow, Prefect, Data Factory) et gestion documentaire (SharePoint, Elastic, Drive).
- Intégration LLM via API (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral).
- Extraction documentaire (OCR, Azure Document Intelligence, Whisper pour la voix) est un atout.

**Intégrations et automatisation**
- Développement backend/API (Python/FastAPI, Node.js).
- Intégrations CRM/ERP/messagerie : Microsoft Graph, Gmail API, HubSpot, Salesforce, Odoo, QuickBooks.
- RPA et low-code (Power Automate, Make, n8n, Zapier).

**Observabilité & Qualité IA**
- Monitoring (Grafana, Prometheus, Azure Monitor), dashboards KPI (Power BI, Tableau).
- Outils MLOps/LLMOps et qualité IA (WhyLabs, Arize, Fiddler) ou équivalents.

**Langages et outils**
- **Python** (obligatoire), SQL, Git, frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Connaissance frontend (React, Next.js) est un atout.

**Compétences fonctionnelles et humaines**
- **Communication et pédagogie** : capacité à vulgariser concepts IA pour audiences non techniques et à animer ateliers collaboratifs.
- **Résolution de problèmes** : autonomie, débrouillardise, capacité à diagnostiquer et résoudre incidents techniques.
- **Orientation client** : écoute active, empathie, souci de la satisfaction et de l'adoption réussie.
- **Gestion de projet** : planification rigoureuse, gestion des risques, suivi des livrables, respect des échéances.
- **Rigueur documentaire** : rédaction de spécifications, schémas d'architecture, guides utilisateurs, runbooks.
- **Collaboration** : travail en équipe multidisciplinaire (data scientists, déve