Ingénieur IA Générative / LLMOps

Contexte

Nous recherchons un Ingénieur IA expérimenté, spécialisé en IA générative et en opérationnalisation des plateformes IA (IA Ops / LLMOps), pour assurer le maintien en conditions opérationnelles et les évolutions d’une plateforme d’IA générative actuellement en production.

Le consultant interviendra sur une stack technique combinant React, Python, LangChain, LangGraph, Langfuse, Mistral, Vertex AI et Google Cloud Platform (GCP).

La mission consiste à garantir la stabilité, la performance, la sécurité et la conformité de la plateforme, tout en contribuant à l’amélioration continue des fonctionnalités et à l’industrialisation des processus de test et de déploiement.

Missions

• Administration et maintien en conditions opérationnelles (MCO) de la plateforme d’IA générative en production.

• Assurer la continuité de service, la disponibilité et la performance de la plateforme pour les utilisateurs.

• Analyser, qualifier et suivre les incidents jusqu’à leur résolution, avec mise en place d’indicateurs de suivi et de production.

• Réaliser les évolutions mineures de la plateforme et produire la documentation technique associée : spécifications, schémas d’architecture et procédures.

• Optimiser les pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation), la qualité des réponses et les performances des composants IA.

• Assurer l’observabilité des applications et des chaînes IA : suivi des performances, traçabilité des appels LLM, analyse des erreurs et des coûts.

• Renforcer la stratégie de tests et d’intégration dans la chaîne CI/CD : constitution de jeux de tests, automatisation et tests de non-régression.

• Contribuer à la sécurisation de la plateforme et à sa mise en conformité avec le RGPD et les standards de sécurité du Groupe.

• Participer à la fiabilisation de la version 1, notamment pour les entités qui ne pourront pas migrer vers la version 2.

• Capitaliser sur les améliorations réalisées afin de faciliter leur réutilisation dans les futures évolutions de la plateforme.

Outils & Environnement

• Développement applicatif : React et API Python – niveau confirmé

• Frameworks IA générative : LangChain, LangGraph et Langfuse – niveau confirmé

• LLM et IA générative : Mistral, Vertex AI, conception et intégration de solutions GenAI

• Architecture RAG : RAG, recherche vectorielle, bases de données vectorielles et optimisation de la pertinence des résultats

• Cloud : GCP, notamment Cloud Run et Google Cloud Storage (GCS), dans l’environnement S3NS

• Exploitation IA / LLMOps : MCO, observabilité, supervision, gestion des incidents et optimisation des performances

• Industrialisation : CI/CD, automatisation des tests, tests de non-régression et fiabilisation des déploiements

• Sécurité et conformité : Sensibilité aux exigences RGPD, à la sécurisation des données et aux standards de sécurité du Groupe

1. Ingénieur IA / GenAI Engineer confirmé à senior capable d’intervenir sur les composants applicatifs, les briques d’IA générative et leur exploitation en production
2. Maîtrise des enjeux d’industrialisation des solutions IA, au-delà du développement de prototypes ou cas d’usage LLM
3. Compétences techniques impératives : React et API Python (niveau confirmé)
4. Maîtrise des frameworks IA générative : LangChain, LangGraph et Langfuse (niveau confirmé)
5. Expérience avec Mistral, Vertex AI, conception et intégration de solutions GenAI
6. Connaissance de l’architecture RAG, recherche vectorielle, bases de données vectorielles et optimisation de la pertinence des résultats
7. Maîtrise du Cloud GCP, notamment Cloud Run et Google Cloud Storage (GCS) dans un environnement S3NS
8. Compétences en exploitation IA / LLMOps : MCO, observabilité, supervision, gestion des incidents et optimisation des performances
9. Expérience en industrialisation : CI/CD, automatisation des tests, tests de non-régression et fiabilisation des déploiements
10. Sensibilité aux exigences RGPD, sécurisation des données et standards de sécurité du Groupe
11. Capacité à intervenir sur une plateforme en production avec contraintes de disponibilité et qualité de service
12. Expérience dans le diagnostic d’incidents et analyse des dysfonctionnements applicatifs ou IA
13. Capacité à identifier des axes d’amélioration et proposer des optimisations concrètes
14. Compréhension des enjeux de performance, fiabilité et sécurité des systèmes utilisant des LLM
15. Capacité à documenter les évolutions et assurer une transition maîtrisée vers les équipes de la DSI
16. Français courant impératif pour échanges avec équipes métier, techniques et parties prenantes
17. Double expertise GenAI + IA Ops / LLMOps avec expérience concrète en production
18. Maîtrise de la stack imposée : React, API Python, LangChain, LangGraph, Langfuse, Mistral et Vertex AI
19. Expertise RAG et vectorisation pour améliorer pertinence, qualité et performances des réponses
20. Culture production et industrialisation : supervision, gestion des incidents, observabilité, tests automatisés et CI/CD
21. Capacité à contribuer à la sécurisation et mise en conformité d’une plateforme GenAI