Lead Développeur Java Python IA (4 jours de TT)

Il s’agira de développer des solutions innovantes telles que les agents de type RetrievalAugmented Generation (RAG) et de type “acting” sur les outils tels que JIRA et

Confluence.

En capitalisant sur GCP et les composants sur étagère ou enablers existants, ces agents

seront intégrés dans un écosystème agentique complet interagissant entre eux. Ce

dernier permettra aux équipes notamment aux Product Owners d’aider à la

construction, formalisation, maintenance et amélioration des produits en utilisant les

informations venant de divers outils (JIRA, Confluence, Dynatrace, Gitlab, GCP...) et en

agissant également directement dans ces outils.

Le développement est réalisé majoritairement en Java, mais aussi partiellement en

Python quand nécessaire, les agents IA sont architecturés en micro-services et sont à

développer à partir des templates existant en respectant les guidelines

agentiques, à maintenir et à faire évoluer.


La prestation concernera principalement :

- La mise en place, la maintenance et l’évolution des agents IA :

• Garantir la couverture fonctionnelle et spécialisation de l’agent

• Garantir les capacités de collaboration de l’agent avec d’autres

agents

• Garantir l’utilisation de standards

• Gérer les aspects de sécurité et ACLs

• Intégrer monitoring et reporting sur l’activité agents IA

• Optimiser performance et coûts de fonctionnement

• Intégrer les mécanismes d’évaluation de la qualité de l’agent

• Garantir le passage à l’échelle de l’utilisation des agents

- Garantir la stabilité et scalabilité du système complet par la mise en

place/optimisation des technologies permettant la scalabilité et

monitoring en collaboration avec les DevOps

- Garantir la remise en marche du SI dans les délais exigés par les projets

- Communiquer sur l’état des services et le plan de remise en marche si le

cas se présente

- Challenger et contribuer à la vision du produit, piloter la conception, le

développement, les opérations et garantir le SLA

- Collaborer avec les architectes solutions pour l’étude des évolutions

demandées par le produit

- Identifier et prioriser les services offerts pour répondre aux besoins du

client et de la stratégie du groupe

- Sécuriser l'alignement organisationnel ainsi que la gestion des

dépendances techniques avec les différentes parties prenantes

- Assurer une veille technologique pour garantir la pérennité des solutions

utilisées

- Garantir la pérennité et la mise à jour des outils et technologies employés

- Garantir l’application des bonnes pratiques par l’ensemble des

développeurs et le bon fonctionnement en mode agile du projet

1.1. Livrables

- Reporting de l’état des agents IA et technologies utilisés auprès des

référents techniques

- Documentation de capitalisation sur les technologies et sur toute

problématique rencontrée par la formalisation dans les standards de

l’entreprise (REX, eDEX, knowledge base...)

- Code des développements demandés, conçus et mis en œuvre en

production dans les critères d’acceptation Renault

- Code des tests unitaires et d’intégrations automatisés

- Documentation du code expliquant les programmes et algorithmes

- Document de contribution aux enablers lorsque des adaptations y ont été

réalisées

Le prestataire est consulté compte tenu de son expertise dans le développement

d’applications et particulièrement autour des technologies agentiques, en

environnement Agile et en contexte international.

2.2.Savoir-faire nécessaire à la réalisation de la prestation / domaines

d’expertise

- Expertise en développement back-end Java/Springboot/Spring AI

- Expertise en lead développement (gestion d’équipe de développement)

- Maitrise de Python

- Connaissance LangGraph ou d’autres frameworks genai serait un plus

- Sécurité : Maitrise d’OpenID Connect et OAuth 2

- Tests : Maitrise d’outillage adapté pour les agents

- Observabilité : Connaissance de Dynatrace

- Maitrise d’API RESTful

- Maitrise des modèles de conception (Design Patterns) applicatifs

- Maitrise des bases de données SQL, PostgreSQL, Mongo DB, bases vectorielles

- Maitrise de Git et TDD

- Maitrise de Pair programming, Mob programming et Code Review

- Bonne connaissance Google Cloud Platform

- Bonne connaissance des architectures de streaming et traitement de données

- Bonnes connaissances DevOps et systèmes

- Connaissance des challenges posés par la mise en place d’une plateforme de

services managés

- Connaissance des concepts de ML, Generative AI, RAG, Corpus, LLM, d’agent,

d’assistant, de prompt, d’hallucination et d’AI model

- Savoir formuler des requêtes efficaces pour interagir avec les IA génératives et

obtenir les résultats souhaités

- Connaissance et usage critique de l’IA en prenant en compte ses limites et ses

biais

- Connaissance des exigences RGPD et des aspects éthiques en lien avec l’IA

- Usage : Maîtriser les assistants de code (eg. GitHub Copilot) pour accélérer le

développement et améliorer la qualité du code en particulier via la maîtrise de

l’Agentic, des fichiers prompts/d’instructions

- Maitrise des méthodologies Agiles et certification SAFe