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Lire l'articleIntervenir sur des sujets opérationnels avec un impact direct sur la production, l'industrialisation des usages de l'IA et l'automatisation des processus IT.
Missions principales
Concevoir, développer et industrialiser des agents, assistants IA et architectures multi-agents
Concevoir et intégrer une infrastructure MCP (Model Context Protocol) et les connecteurs vers les API/services internes
Développer des mécanismes RAG sur documentations, runbooks, CMDB et bases de connaissances
Intégrer les solutions IA aux environnements Cloud/Data (AWS, Kubernetes, VMware, Dataiku, Snowflake, Bedrock, OpenAI, LiteLLM)
Développer des services Python, des outils d'automatisation et faire évoluer une plateforme AIOps sur AWS
Industrialiser les développements avec des pratiques DevOps, CI/CD, observabilité et sécurité (gestion de la prompt injection, secrets, accès, données)
Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de traçabilité et d'observabilité des réponses produites par les modèles
Accompagner et former les équipes internes sur l'IA agentique et le MCP, et documenter les solutions
Compétences attendues
Maîtrise de Python, de l'IA agentique et des architectures MCP (Model Context Protocol)
Expérience en mise en production d'applications d'IA générative et intégration de LLM
Maîtrise des frameworks d'orchestration d'agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel)
Solides compétences Cloud/Data/DevOps (AWS, Docker, Kubernetes, Jenkins, Terraform, Ansible, Dataiku, Snowflake)
Expertise en sécurité IA et maîtrise des problématiques d'hallucination, de qualité, de coût, de latence et de dérive des modèles
Profil recherché
Lead AI Engineer expérimenté dans la conception et la mise en production de solutions d'IA générative et agentique
Expérience confirmée sur des agents autonomes, des architectures multi-agents ou l'orchestration de workflows IA
Capacité à travailler avec une forte autonomie, à challenger les choix techniques et à assurer le transfert de compétences
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