Architecte IA générative & agentique (H/F)

L’entreprise
Vous rejoindrez l’entité centrale du groupe, qui en pilote la stratégie et la coordination, au sein d’un département tech transverse dédié au développement, à l’innovation, à la data et à l’IA.

Le poste
Au sein de l’équipe Architecture et Cloud privé, vous concevez et garantissez la cohérence des architectures d’IA générative et agentique du groupe, et accompagnez leur industrialisation sur cloud privé.

Vos missions

• Concevoir les architectures cibles des cas d’usage IA (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) et définir patterns de référence et briques réutilisables

• Piloter le passage des POC à la production, en lien avec les équipes infra, sécurité et production

• Contribuer à l’évolution de la plateforme IA du groupe (serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d’agents) sur OpenShift et cloud public de confiance

• Intégrer les exigences de sécurité (prompt injection, fuite de données, habilitations des agents) et réglementaires (AI Act, DORA, RGPD)

• Définir les stratégies d’évaluation des modèles et agents, et mettre en place l’observabilité LLMOps et le suivi FinOps

• Exposer de façon sécurisée les outils et données du SI aux agents via MCP et API

• Industrialiser les déploiements en GitOps (ArgoCD, OpenShift GitOps) et automatiser les pipelines LLMOps

• Rédiger les dossiers d’architecture, animer la communauté IA agentique et accompagner les développeurs dans l’usage de l’IA et des assistants de code

Profil recherché

• 9 ans d’expérience en développement et architecture logicielle, dont 3 ans minimum sur des projets d’IA / IA générative

• Python (FastAPI) maîtrisé, bonne connaissance de Java (Quarkus, LangChain4j)

• LLM (GPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama), prompt engineering, RAG, frameworks agentiques (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Google ADK), protocoles MCP et A2A

• Plateformes IA : Vertex AI, Azure OpenAI et/ou Amazon Bedrock ; serving open source (OpenShift AI, vLLM, KServe, Ollama), LiteLLM, contraintes GPU

• Bases vectorielles (pgvector, Milvus, Qdrant, OpenSearch/Elasticsearch), embeddings, recherche hybride, PostgreSQL

• LLMOps : Ragas, DeepEval, Langfuse, OpenTelemetry, MLflow, guardrails

• Docker, Kubernetes, OpenShift, CI/CD (Git, Jira, Jenkins), ArgoCD

• Sécurité des applications IA (OWASP Top 10 for LLM, RBAC, gestion des secrets), connaissance de l’AI Act

• Excellentes qualités rédactionnelles et de communication, sens du service, force de conviction, goût pour l’animation de communauté

• Anglais courant