Senior AI Engineer - Systèmes Agentiques & MLOps (GCP)

Ever"T — Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance — cherche un·e T-Shaper Senior AI Engineer spécialisé·e dans la conception et le déploiement de systèmes agentiques en production sur GCP.

Le Projet

Tu intègres une équipe data & AI mature, en phase de scale sur une plateforme agentique cloud-native. Le contexte : plusieurs agents sont déjà en production, l'enjeu n'est plus de faire du PoC mais de structurer, industrialiser et faire grandir l'architecture. Tu travailles aux côtés de data scientists juniors que tu drives techniquement, et tu es le bras droit technique du manager sur l'ensemble du Projet.

Le Projet s'articule autour d'une plateforme collaborative métier à fort potentiel d'impact business, avec des use cases concrets liés à l'optimisation opérationnelle et à la donnée produit.

Stack technique

Cloud : GCP -> Vertex AI (Pipelines, Model Registry, Endpoints, Workbench), BigQuery, Cloud Run, Cloud Workflows, Cloud Batch, Artifact Registry

Frameworks agentiques : Google ADK, Gemini, Agent Engine/Platform

Orchestration / MLOps : Kubeflow Pipelines, Airflow, Dataform

IaC & conteneurisation : Terraform, Docker

Langages : Python, SQL

Pourquoi Ever"T ?

Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.

Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.

👉 www.ever-t.fr

Profil attendu

Solide expérience en architecture et déploiement de systèmes agentiques en production (pas seulement en R&D ou PoC)

Maîtrise de GCP et idéalement de Google ADK

Capacité à driver techniquement des profils juniors

Expérience en optimisation ou en use cases e-commerce / retail = vrai atout

Autonomie totale sur le cycle end-to-end : conception → déploiement → monitoring