Lead ai - engineering & operations f/h > Recruteur inconnu > Joboolo FR :
Lieu : Montpellier
Notre raison d'être
Rendre l'éducation accessible à chacun, à chaque étape de la vie, pour préparer aux métiers et aux compétences d'aujourd'hui et de demain.
Avec plus de 850 collaborateurs, Studi est LA grande école en ligne française, acteur incontournable de l'edtech et leader sur son marché de la formation en ligne et l'alternance.
Filiale Edtech de Galileo Global Education - N°1 groupe mondial de l'enseignement supérieur privé - Studi propose plus de 300 formations préparant à des diplômes reconnus par l'État du niveau CAP au BAC+5 et forme plus de 59 000 apprenants chaque jour.
Depuis 1999 Studi s'appuie sur la technologie pour révolutionner le monde de la formation.
Notre mission:
Rendre l'éducation accessible à chacun, à chaque étape de la vie, pour préparer aux métiers et aux compétences d'aujourd'hui et de demain.
Pour y parvenir, nous recrutons continuellement de nouveaux talents passionnés qui souhaitent grandir et prendre part à une belle aventure!
Afin de poursuivre nos ambitions d'innovations digitales, nous mettons en place une squad IA.
Nous recrutons donc sur notre site de Pérols un Lead AI - Engineering & Operations H/F) pour piloter la stratégie et l'industrialisation des solutions d'IA à grande échelle.
Le rôle couvre le management des équipes AI Ops et AI Engineers, ainsi que la définition de la vision et de la roadmap AI.
Vous travaillerez sur un stack moderne incluant LLMs (open & closed source), Python, Qdrant, Kubernetes, LangGraph et n8n, avec pour objectif d'accélérer l'adoption de l'IA et de transformer les usages en produits robustes et scalables.
Vos missions :
Chef d'Orchestre de l'Innovation IA
En tant que Lead AI, tu es le garant de la vision technologique et opérationnelle de l'IA chez Studi.
Tu ne te contentes pas de coder, tu construis l'usine qui produit de l'intelligence.
Tu occupes une position centrale (cf.
organigramme) :
Au-dessus de la mêlée :
Tu manages l'équipe AI as a Product (Custom Dev/ML) et supervises la pratique AI Ops (Automation/Agents).
En transverse :
Tu animes la communauté des AI Champions pour capter les besoins et maintenir le Radar Tech.
En support :
Tu orientes la roadmap Data Engineering pour garantir que la Platform Backbone nourrit correctement tes modèles.
Ton objectif ? Réconcilier la vélocité des outils No-Code/Low-Code avec la robustesse du Software Engineering pour délivrer de la valeur à l'échelle.
1.
Management & Leadership Technique (The Captain)
Manager l'équipe hybride :
Piloter les AI/ML Engineers (profils Hard Tech sur du Custom Dev) et les AI Ops (profils Product Builders sur l'automatisation/SaaS).
Arbitrage Buy vs Build :
Décider quand utiliser une solution sur étagère (SaaS/Agent n8n) vs développer une solution Custom (RAG complexe, Fine-tuning).
Code Quality & Architecture :
Garantir les standards d'ingénierie (CI/CD, Testing, Dockerisation) même sur les projets expérimentaux.
2.
Architecture Custom AI & LLM (The Architect)
Maîtrise du cycle de vie LLM :
Concevoir des architectures robustes utilisant GPT, Claude, ou des modèles Open Source (LLaMA, Mistral) selon les contraintes de coût/privacy.
RAG & Vector Search :
Être l'expert référent sur l'implémentation de pipelines RAG avancés, s'appuyant sur Qdrant et des stratégies d'indexation complexes.
Agentic Workflows :
Déployer des systèmes multi-agents autonomes ou semi-autonomes via LangGraph, CrewAI ou AutoGPT, sécurisés par des Guardrails stricts.
3.
Intégration & Scalabilité (The Scaler)
Deployment :
S'assurer que les modèles partent en production sur une infrastructure scalable (Kubernetes, FastAPI, Docker).
Omnicanalité :
Connecter l'intelligence artificielle aux points de contact utilisateurs :
