Lead IA logiciels critiques (H/F)

Présentation de notre expertise et practice : Mission Critical Software

Scalian accompagne les grands acteurs sur plusieurs secteurs dans la conception de systèmes logiciels complexes et critiques.

La Practice Mission Critical Software intervient de la feuille blanche jusqu’à la certification, sur des logiciels embarqués, des produits avioniques, des noyaux et drivers, des systèmes de supervision, du traitement du signal et de l’image, des drones et de la robotique.

Elle associe expertise logicielle, maîtrise des environnements contraints et connaissance des référentiels de sûreté et de certification.

Dans le cadre du plan de développement IA de Scalian, nous constituons un réseau d’experts intégrés directement aux Practices en interne.

Leur rôle sera de faire émerger et d’industrialiser des usages IA propres à chaque expertise : IA dans le développement embarqué, assistance à la spécification et à la documentation technique, génération et analyse de tests, optimisation de code, exploitation de données d’essais ou déploiement de modèles sur cibles contraintes...

#LI-WBR

Toulouse | CDI | 50 K€ à 70 K€ 

Mais quel sera votre rôle ? 

Vous serez le référent IA appliquée à l’ingénierie logicielle de la Practice Mission Critical Software. Rattaché à la Practice, vous travaillerez au quotidien avec son Practice Director, les Leaders Métiers, les architectes, les équipes de développement et les centres d’excellence. 

Vous collaborerez également avec le Chief AI Officer de Scalian afin d’aligner les choix d’architecture, les standards, les actifs réutilisables et la feuille de route IA du Groupe. 

Votre responsabilité sera de faire passer le développement logiciel augmenté par l’IA du stade de l’expérimentation à des pratiques industrielles maîtrisées, mesurables et déployables. 

Vous conserverez une implication technique directe : évaluation des outils et modèles, conception des workflows, pilotage des démonstrateurs, définition des règles de validation et accompagnement des équipes jusqu’à l’adoption. 

Vos missions 

1. Identifier les cas d’usage IA à forte valeur pour le cycle de développement logiciel : code, tests, documentation, exigences, revues et maintenance. 
2. Construire et piloter la feuille de route AI for Software Engineering avec le Practice Director et le Chief AI Officer. 
3. Évaluer les outils, modèles et plateformes du marché , puis sélectionner les solutions adaptées aux environnements industriels, embarqués et critiques. 
4. Concevoir des usines logicielles augmentées par l’IA , intégrant assistants de codage, génération de tests, analyse statique et revue automatique. 
5. Prototyper et piloter des démonstrateurs afin de mesurer les gains, les limites et les conditions de déploiement des solutions. 
6. Définir les standards de validation et de traçabilité du code, des tests, de la documentation et des autres productions générées par l’IA. 
7. Maîtriser les risques liés aux LLM et agents IA : qualité, cybersécurité, propriété intellectuelle, conformité, confidentialité et supervision humaine. 
8. Industrialiser les solutions retenues en les intégrant aux chaînes CI/CD, aux pratiques DevOps et aux processus d’ingénierie logicielle. 
9. Accompagner les architectes et les équipes de développement à travers des audits de maturité, formations, revues techniques et retours d’expérience. 
10. Contribuer aux projets stratégiques et aux offres clients , notamment lors des cadrages, avant-ventes, réponses à appels d’offres et missions d’expertise. 

Qualifications

Ce que nous recherchons chez vous 

Nous recherchons un profil capable de relier une expertise solide en ingénierie logicielle à une maîtrise concrète de l’IA générative. Le poste exige de challenger les pratiques existantes, de construire les dispositifs techniques et de sécuriser leur passage à l’échelle dans des environnements à fortes contraintes. 

1. Expérience confirmée en développement, architecture ou ingénierie logicielle ; vous avez déjà piloté l’intégration ou le déploiement de solutions IA dans le cycle de développement. 
2. Maîtrise de plusieurs domaines clés : LLM/SLM, agents IA, RAG et bases vectorielles, CI/CD, DevOps, architecture logicielle, qualité et automatisation des tests. 
3. Capacité à transformer une expérimentation en pratique industrielle avec des critères de validation, de traçabilité, de sécurité et de performance. 
4. Leadership technique et influence transverse pour travailler avec des experts métiers, des architectes, des directions techniques et des équipes de delivery. 
5. Connaissance des environnements critiques appréciée : aéronautique, défense, ferroviaire, nucléaire ou automobile, ainsi que DO-178C, EN 50128, IEC 61508 ou ISO 26262.