AI / GenAI Engineer - CDI

Contexte

Cenova, cabinet spécialisé en Data et IA pour les secteurs du Luxe, du Retail et du Tourisme, accompagne ses clients dans l’accélération de leurs projets d’intelligence artificielle, notamment via des solutions d’IA générative (RAG, agents, MCP). Dans ce contexte, nous proposons de rejoindre notre équipe en tant qu’AI / GenAI Engineer.

Vous interviendrez au cœur des équipes Data, Produit, DSI et métiers pour transformer des cas d’usage IA en solutions concrètes et à forte valeur ajoutée : automatisation de processus, knowledge assistants, aide à la décision, structuration de données non structurées et conception d’agents métier.

Missions

• Concevoir, développer et déployer des pipelines RAG « production-grade » (ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, vector DB, retrieval, génération) sur des corpus variés : documentation interne, bases de connaissances, données structurées et non structurées.

• Mettre en place des stratégies de retrieval robustes : multimodal search, hybrid search, filtres métadonnées, semantic ranking, gestion multilingue, optimisation des performances.

• Construire des agents LLM capables d’orchestrer des outils hétérogènes (ERP, CRM, bases documentaires, APIs métier, outils BI) avec des garanties de sécurité, de traçabilité et de conformité.

• Participer à la définition et à la mise en œuvre de Model Context Protocol (MCP) pour exposer les services et données métier des clients à des agents LLM.

• Industrialiser les solutions : APIs, services backend, intégration SI, monitoring, alerting, A/B testing, gestion des coûts et de la latence.

• Collaborer avec les équipes Produit, Data et DSI ainsi qu’avec les directions métier pour cadrer les cas d’usage, prioriser les features et mesurer la valeur délivrée.

• Assurer une veille active sur les LLMs, frameworks d’agents, pratiques RAG/LLMOps et proposer des améliorations continues.

• Selon vos envies d’évolution, contribuer au sein du cabinet au développement de l’offre (avant-vente, veille technologique, suivi de projet, mise en situation de jeunes consultant(e)s…).

Outils & Environnement

• Python en environnement de production (tests, packaging, bonnes pratiques de code review)

• LLMs (OpenAI, Anthropic, Mistral, etc.), embeddings, bases vectorielles

• Architectures RAG (production), gestion du grounding, hallucinations, citations, multilingue

• Frameworks d’agents et d’orchestration (LangChain, LlamaIndex ou équivalent)

• Approches MCP / agentic AI

• Développement d’APIs et services backend (FastAPI ou équivalent)

• Intégration avec systèmes existants (ERP, CRM, bases documentaires)

• Cloud platforms (GCP, Azure)

• MLOps / LLMOps : monitoring, évaluation, logs détaillés, A/B testing, rollouts / rollbacks

Conditions de travail

• Contrat : CDI

• Localisation : Paris

• Télétravail partiel possible

• Expérience requise : minimum 4 ans

• Formation : Bac+5

Diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou d’un Master en informatique, data science ou domaine connexe

4 ans d’expérience minimum (Data-Scientiste, ML engineer…), dont une expérience récente sur les LLM / GenAI

Parmi vos principaux atouts:

Compétences techniques

• Maîtrise solide de Python en environnement de production (tests, packaging, bonnes pratiques de code review)

• Expérience concrète avec les LLMs (OpenAI, Anthropic, Mistral, etc.), les embeddings et au moins une base vectorielle

• Pratique avérée des architectures RAG (idéalement en production) et bonne compréhension des enjeux de grounding, hallucinations, citations, multilingue

• Connaissance des frameworks d’agents et d’orchestration (LangChain, LlamaIndex ou équivalent) et intérêt fort pour les approches MCP / agentic AI

• Compétences en développement d’APIs et services backend (FastAPI / équivalent), intégration avec des systèmes existants (ERP, CRM, bases documentaires)

• Maîtrise d’un des principales cloud-platform (GCP, Azure)

• Notions de MLOps / LLMOps : monitoring, évaluation, logs détaillés, A/B testing, rollouts / rollbacks

  Soft skills

• Autonomie, rigueur, goût pour le travail en équipe pluridisciplinaire

• Capacité à comprendre les enjeux métier de secteurs variés et à vulgariser des sujets techniques auprès d'interlocuteurs non techniques

• Français courant, anglais professionnel (clients internationaux)