Directeur, Développement logiciel - Solutions et livraison IA/AA

Collaborer avec les chefs d'entreprise, les chefs de produit, les scientifiques des données et les parties prenantes informatiques pour définir les exigences et gérer les attentes.,Maturer le système MLOps, en intégrant la formation, le versionnement et la surveillance automatisés des modèles.,Adapter l'infrastructure et le support de plateforme aux besoins de RBC Assurances (intégration et évolutivité).,Améliorer le pipeline CI/CD pour l'orchestration Airflow.,Mettre en œuvre un registre et un versionnement des modèles d'IA.,Diriger le support opérationnel de l'IA, y compris la gestion des incidents, la journalisation, la surveillance des journaux, l'AIOps, l'optimisation des performances et la détection de la dérive des modèles.,Définir, communiquer et exécuter la feuille de route IA/AA pour les applications d'assurance.,Se tenir informé des avancées en IA/AA, en particulier en IA agentique et en automatisation des processus, en évaluant leur applicabilité au secteur de l'assurance.,Défendre les principes d'IA éthique et responsable, en assurant la conformité aux exigences réglementaires (par exemple, BSIF, confidentialité).,Diriger, encadrer et développer une équipe d'ingénieurs en apprentissage automatique, favorisant l'innovation et la collaboration.,Établir et appliquer des cadres de surveillance robustes pour les productions IA/AA déployées, assurant la résilience, la disponibilité et la reprise après sinistre.,Superviser l'acquisition de talents, la gestion de la performance, le développement de carrière et la rétention pour l'équipe d'ingénierie ML.,Mener le développement, le déploiement et l'exploitation de bout en bout de solutions IA/AA robustes, évolutives, maintenables et prêtes pour la production, intégrées aux systèmes existants.

Plus de 8 ans d'expérience progressive en ingénierie de l'apprentissage automatique, développement d'IA ou science des données, dont plus de 5 ans dans un rôle de leadership gérant des ingénieurs ML ou des scientifiques des données, avec un fort accent sur la livraison et les opérations de systèmes de production.,Expérience avérée de travail avec ou au sein de l'industrie de l'assurance.,Capacités exceptionnelles de leadership, de mentorat et de renforcement d'équipe.,Compétences exceptionnelles en communication, présentation et relations interpersonnelles.,Expérience démontrée dans la livraison de solutions IA/AA de qualité production, du concept à la production, ainsi que dans la gestion et le support de production.,Expérience des initiatives d'automatisation des processus et une solide compréhension des paradigmes de l'IA agentique.,Expertise dans les langages de programmation couramment utilisés en ML (Python est essentiel, d'autres comme Java, Scala, R sont un atout).,Maîtrise des frameworks et bibliothèques ML (par exemple, PyTorch, TensorFlow, AirFlow, Hugging Face).,Solide compréhension des principes, outils et plateformes MLOps (par exemple, MLflow, AWS SageMaker, Azure ML).,Expérience solide avec les plateformes cloud pour l'infrastructure ML, l'architecture de données moderne et le calcul évolutif.,Engagement démontré envers l'apprentissage continu et la mise à jour des avancées en IA/AA.,Connaissance des outils d'ingénierie des données, tels qu'Apache Beam, Apache Spark ou AWS Glue (un atout).,Familiarité avec les méthodologies de développement agile et les systèmes de contrôle de version (par exemple, Git) (un atout).,Certifications incluant AWS Certified Machine Learning – Specialty, certifications MLOps spécialisées, professionnels de l'ingénierie IA (un atout).

Baccalauréat en informatique, apprentissage automatique, intelligence artificielle, génie électrique ou un domaine quantitatif connexe; maîtrise ou doctorat préféré.