The Genesys AI Architect is a senior presales AI specialist who operates across three core motions: 

• Driving strategic AI opportunities with customers and sales teams 

• Scaling the field through reusable assets, technical enablement, and coaching

• Shaping product and go-to-market direction through real-world customer and field feedback 

This role requires a blend of deep AI technical acumen, exceptional sales, communication, and executive storytelling skills, and the ability to translate complex capabilities into clear, actionable business value.

Key Responsibilities:

• Design end-to-end AI systems for customer experience use cases. Architect reliable, production-ready AI solutions that go beyond prompt design, combining LLMs, deterministic workflows, tools, and orchestration layers. Define how AI interacts across the full journey (self-service, agent copilot, journey management, and back-office automation), including fallback strategies, human handoff, and failure handling. 

• Optimize retrieval-augmented generation (RAG) and knowledge architectures to extend Genesys solutions where required. Design scalable knowledge and retrieval strategies that ground AI responses in enterprise data. Develop approaches for content structuring, chunking, embedding, and ranking to ensure accuracy, relevance, and freshness. Partner with customers to align AI outputs with trusted knowledge sources while balancing performance, latency, and governance requirements.

• Establish AI evaluation frameworks and quality measurement strategies. Define how success is measured for AI-driven experiences, including accuracy, containment, customer satisfaction, and business impact. Create test sets, evaluation methodologies, and feedback loops to continuously improve performance. Translate technical quality metrics into business-relevant outcomes to support customer decision-making and adoption.

• Engineer contextual AI experiences that leverage real-time data and conversation state. Design how AI systems incorporate dynamic context such as customer data, interaction history, and external signals. Optimize context management and prompt structure to maximize relevance while managing token limits and response quality. Ensure AI interactions remain coherent, personalized, and aligned across channels and touchpoints.

• Design for scalability, latency, and cost efficiency in enterprise environments. Evaluate and optimize AI solutions for real-world constraints, including response time (especially for voice), throughput, and cost at scale. Make informed tradeoffs across model selection, caching strategies, and architecture patterns to deliver performant and economically viable solutions. Ensure designs meet enterprise expectations for reliability and responsiveness.

• Leverage expert-level knowledge of Genesys AI capabilities to articulate and demonstrate product value to customers and prospects.

• Support pre-sales activities such as technical discovery, solution design, product demonstrations, sandbox/trial engagements, AI integration guidance, and value assessments.

• Design and deploy AI prototypes in sandbox and/or customer development environments to validate use cases, integrations, latency, and success criteria, and to highlight the differentiated value of Genesys AI.

• Partner with account teams and Professional Services to transition successful prototypes into production pilots supporting technical handoff, hardening, KPI alignment, and business outcome validation. 

• Build integrations to third-party systems via RESTful APIs and emerging interoperability patterns such as MCP and A2A showcasing the art of the possible with Genesys Cloud AI solutions.

• Develop reusable technical assets and enable Solution Consultants, partners, and account teams through workshops, coaching, and scalable technical content.

• Provide technical feedback and strategic insights to Product Management and Engineering on AI product design, implementation considerations, and customer-driven enhancements.

• Influence CIO/CTO-level stakeholders and position Genesys as integral to an organization’s broader IT and transformation strategy.

Requirements:

• AI Architecture & Technical Judgment: Hands-on experience designing modern AI solutions for customer experience orchestration and contact center use cases using the right mix of classic ML, NLU/NLP, retrieval-based systems, LLMs, orchestration patterns, tool use and agentic approaches. Ability to make and defend architecture tradeoffs across latency, cost, explainability, governance, multilingual requirements, and business risk.

• Enterprise Integration & Real-Time Design: Expertise integrating AI solutions with enterprise platforms, knowledge sources, RESTful APIs, event-driven architectures, identity systems, and broader cloud ecosystems. Able to design for real-world constraints including voice latency, fallback paths, throughput, reliability, and secure data access.

• Evaluation, Governance & Observability: Ability to define AI evaluation strategies, success metrics, and monitoring approaches across offline and online testing, retrieval quality, tool-call accuracy, safety, drift, auditability, and cost control.

• Executive Communication & Field Enablement: Strong ability to translate complex AI architectures into clear business value for technical and executive stakeholders, while also creating reusable assets, workshops, and enablement content that scale field capability across the SC organization.

• Prompt Design & AI Workflow Optimization: Practical experience designing prompts, context strategies, and orchestration flows as part of a broader system architecture, rather than as a standalone discipline.

• Technical Demonstration Prowess: Proven ability to create, deliver, and adapt compelling technical demonstrations and presentations that clearly articulate AI integration points and business impact.

• Sales Acumen: Demonstrated success partnering with sales teams to understand customer challenges and provide AI-focused technical solutioning.

• Business Value Orientation: Ability to identify opportunities for process optimization and recommend AI-driven solutions that enhance customer outcomes and operational efficiency.

• Executive Presence: Proven ability to influence CIO/CTO decision-makers.

• Strong understanding of the Genesys Cloud platform and Genesys AI preferred.

L’architecte IA Genesys est un spécialiste principal de l’IA en avant-vente qui intervient dans trois volets clés :

• Piloter des occasions stratégiques liées à l’IA auprès des clients et des équipes de vente
• Faire évoluer les capacités terrain grâce à des actifs réutilisables, à l’habilitation technique et au coaching
• Contribuer à l’orientation des produits et de la mise en marché grâce aux commentaires concrets des clients et des équipes terrain

Ce rôle exige une combinaison de solides compétences techniques en IA, d’excellentes aptitudes en vente, en communication et en présentation auprès de dirigeants, ainsi qu’une capacité à traduire des capacités complexes en valeur d’affaires claire et concrète.

Concevoir des systèmes d’IA de bout en bout pour des cas d’utilisation liés à l’expérience client. Concevoir des solutions d’IA fiables et prêtes pour la production qui vont au-delà de la conception de requêtes, en combinant les grands modèles de langage, les flux de travail déterministes, les outils et les couches d’orchestration. Définir la façon dont l’IA interagit tout au long du parcours client, y compris le libre-service, l’assistant agent, la gestion des parcours et l’automatisation du back-office, notamment les stratégies de repli, le transfert à un humain et la gestion des échecs.

Optimiser la génération augmentée par récupération, ou RAG, ainsi que les architectures de connaissances afin d’étendre les solutions Genesys lorsque nécessaire. Concevoir des stratégies évolutives de connaissances et de récupération qui ancrent les réponses de l’IA dans les données de l’entreprise. Élaborer des approches pour la structuration du contenu, le découpage en segments, l’intégration vectorielle et le classement afin d’assurer l’exactitude, la pertinence et la fraîcheur de l’information. Collaborer avec les clients pour aligner les résultats de l’IA sur des sources de connaissances fiables, tout en équilibrant les exigences de performance, de latence et de gouvernance.

Établir des cadres d’évaluation de l’IA et des stratégies de mesure de la qualité. Définir la façon dont le succès est mesuré pour les expériences propulsées par l’IA, notamment l’exactitude, le taux de confinement, la satisfaction client et l’impact d’affaires. Créer des jeux de tests, des méthodologies d’évaluation et des boucles de rétroaction afin d’améliorer continuellement la performance. Traduire les mesures techniques de qualité en résultats pertinents sur le plan commercial afin de soutenir la prise de décision et l’adoption par les clients.

Concevoir des expériences d’IA contextuelles qui exploitent les données en temps réel et l’état de la conversation. Déterminer comment les systèmes d’IA intègrent un contexte dynamique, comme les données client, l’historique des interactions et les signaux externes. Optimiser la gestion du contexte et la structure des requêtes afin de maximiser la pertinence tout en tenant compte des limites de jetons et de la qualité des réponses. Veiller à ce que les interactions d’IA demeurent cohérentes, personnalisées et alignées dans l’ensemble des canaux et des points de contact.

Concevoir des solutions en tenant compte de l’évolutivité, de la latence et de l’efficacité des coûts dans des environnements d’entreprise. Évaluer et optimiser les solutions d’IA en fonction de contraintes réelles, notamment les délais de réponse, particulièrement pour la voix, le débit et les coûts à grande échelle. Faire des compromis éclairés entre le choix des modèles, les stratégies de mise en cache et les modèles d’architecture afin de livrer des solutions performantes et économiquement viables. S’assurer que les conceptions répondent aux attentes des entreprises en matière de fiabilité et de réactivité.

Mettre à profit une connaissance approfondie des capacités d’IA de Genesys afin d’articuler et de démontrer la valeur du produit auprès des clients et des prospects.

Soutenir les activités d’avant-vente telles que la découverte technique, la conception de solutions, les démonstrations de produits, les engagements en environnement bac à sable ou d’essai, l’orientation relative aux intégrations d’IA et les évaluations de valeur.

Concevoir et déployer des prototypes d’IA dans des environnements bac à sable ou de développement client afin de valider les cas d’utilisation, les intégrations, la latence et les critères de réussite, et de mettre en évidence la valeur différenciée de l’IA de Genesys.

Collaborer avec les équipes de comptes et les Services professionnels afin de faire passer les prototypes réussis à des pilotes de production, en soutenant le transfert technique, le renforcement de la solution, l’alignement sur les indicateurs clés de performance et la validation des résultats d’affaires.

Créer des intégrations avec des systèmes tiers au moyen d’API RESTful et de modèles d’interopé