Head of AI Factory

Gérer le recrutement d’un(e) Head of AI Factory, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.

Le/la Head of AI Factory est responsable de la livraison industrielle des produits et solutions basés sur l’IA, en collaboration étroite avec les équipes produit et métiers. Son rôle est d’assurer le développement, l’industrialisation et le déploiement à grande échelle des modèles d’IA, en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur conformité aux exigences techniques et métiers.

Missions principales

a. Industrialisation et livraison des produits d’IA

Développement et déploiement

Superviser la fabrication des modèles d’IA selon les spécifications définies par les équipes produit et métiers.
Industrialiser les modèles (via MLOps) pour un déploiement scalable, robuste et reproductible en production.
Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des solutions d’IA livrées.

b. Gestion des équipes techniques

Leadership opérationnel

Diriger une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, MLEngineers, DevOps) dédiée à la livraison des produits d’IA.
Organiser le travail en mode agile (sprints, revues de code, tests) pour respecter les délais et les budgets.

Montée en compétence

Former les équipes aux bonnes pratiques (MLOps, tests automatisés, monitoring).
Assurer la veille technologique sur les outils et méthodes d’industrialisation (ex : MLflow, Kubeflow, Docker).

c. Collaboration avec les équipes produit et métiers

Alignement sur les besoins

Travailler en étroite collaboration avec les Product Owners et les métiers pour comprendre les exigences fonctionnelles et techniques.
Traduire ces exigences en spécifications techniques pour les équipes de développement.

Intégration et support

Collaborer avec les équipes IT/DevOps pour intégrer les modèles d’IA dans les systèmes existants.
Assurer un support technique aux équipes métiers pendant la phase de déploiement.

d. Assurance qualité et conformité

Tests et validation

Mettre en place des processus de tests automatisés (unitaires, d’intégration, de performance) pour valider les modèles avant déploiement.
Garantir la conformité des solutions avec les normes de sécurité, les réglementations (RGPD, AI Act) et les politiques internes.

Monitoring et maintenance

Superviser le monitoring des modèles en production (performance, dérive, biais).
Mettre en place des mécanismes de maintenance corrective et évolutive.

e. Optimisation des processus de livraison

Amélioration continue

Identifier et résoudre les goulots d’étranglement dans les processus de livraison.
Automatiser les pipelines de données et de modèles pour accélérer les cycles de déploiement.

Reporting opérationnel

Rendre compte régulièrement des avancées, des risques et des livrables aux parties prenantes (CDAO, Product Owners, métiers).