Ingénieur IA / Knowledge Graph & Agentic AI (H/F)

Contexte

Dans le cadre de l'accélération de ses projets d'IA générative, notre client renforce plusieurs équipes travaillant sur des plateformes de Knowledge Graphs et d'IA agentique.

L'objectif est de construire et d'industrialiser des architectures permettant d'exploiter des sources de données complexes au travers de graphes de connaissances et d'agents intelligents.

Les expertises sur ces sujets étant encore rares, nous recherchons un consultant senior capable d'intervenir aussi bien sur les aspects architecture que sur l'industrialisation des plateformes.

Missions

Vous interviendrez sur plusieurs sujets autour des architectures IA de nouvelle génération :

• Concevoir et faire évoluer des plateformes de Knowledge Graphs.

• Participer à la modélisation et à l'intégration de multiples sources de données dans des graphes de connaissances.

• Développer des architectures d'IA agentique basées sur des frameworks modernes.

• Industrialiser les déploiements des plateformes Graph et IA.

• Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD associés.

• Déployer les composants sur des environnements Kubernetes et Cloud.

• Accompagner les équipes projets dans les bonnes pratiques d'architecture et d'exploitation.

• Contribuer aux choix techniques et à la définition des standards autour des Graphs et des Agents IA.

Profil recherché

Vous disposez d'une expérience significative sur les architectures IA modernes et possédez une forte sensibilité DevOps / Platform Engineering.

Compétences attendues :

Knowledge Graph

• Expérience sur une technologie de graphes :

  • TigerGraph

  • Neo4j

  • Amazon Neptune

  • ou équivalent

• Modélisation de graphes de connaissances

• Cypher ou langage équivalent

IA Générative / Agentic AI

• LangGraph

• LangChain

• MCP (Model Context Protocol)

• RAG

• Agents IA

Infrastructure

• Kubernetes

• Docker

• Terraform

• Helm

• GitLab CI / GitHub Actions

• AWS / Azure / GCP

DevOps / LLMOps

• Industrialisation de plateformes IA

• Déploiement de modèles

• Observabilité

• Monitoring

• CI/CD

• MLOps / LLMOps

Profil idéal

• Ingénieur expérimenté (5 ans minimum)

• Solide culture Cloud et DevOps

• Expérience sur des architectures IA distribuées

• Capacité à intervenir sur des sujets d'architecture autant que de déploiement

• Aisance dans des environnements techniques complexes et transverses

Atouts

Une expérience sur plusieurs des technologies suivantes constituera un véritable plus :

• TigerGraph

• Neo4j

• LangGraph

• MCP

• Knowledge Graphs

• Vector Databases

• Bedrock

• OpenSearch

• Qdrant

• Elasticsearch

• GraphRAG