Senior AI Engineer

Un groupe de luxe accélère le développement de solutions d’intelligence artificielle générative et agentique. La mission consiste à internaliser des agents IA développés par des prestataires externes, à les intégrer dans l’environnement Azure, à assurer leur mise en production et leur maintenance, ainsi qu’à concevoir et prototyper de nouveaux cas d’usage.

Missions principales

Reprendre les agents IA existants développés en Python et gérés sous GitLab, puis les mettre en production en collaboration avec les équipes Data Engineering et MLOps. Assurer la mise en place des pipelines CI/CD, la conteneurisation et l’observabilité des solutions.

Déployer des dispositifs de monitoring et d’alerting permettant de suivre la qualité des réponses, les dérives, la latence et les coûts, ainsi que d’assurer le suivi FinOps.

Cadrer de nouveaux cas d’usage avec les équipes métier en évaluant leur faisabilité, en définissant les indicateurs de performance (KPIs) et en établissant les critères d’acceptation.

Concevoir et prototyper des architectures RAG, des agents IA et des systèmes multi-agents, en mettant en place des protocoles d’évaluation rigoureux.

Documenter les solutions développées et assurer le transfert de connaissances aux équipes internes.

Les cas d’usage identifiés comprennent l’automatisation du traitement des avis consommateurs avec génération de réponses et ouverture de tickets support, l’assistance à la création de contenus emailing avec des fonctionnalités de traduction et de localisation, ainsi que la recommandation de stratégies de communication client personnalisées à partir des données CRM.

Compétences attendues

Excellente maîtrise de Python et des pratiques de développement logiciel en production, notamment les tests, le versioning et la qualité du code. Expérience concrète dans la mise en production d’agents basés sur les grands modèles de langage (LLM), les architectures RAG et les méthodes d’évaluation, avec des outils tels que LangChain, LangGraph ou des solutions équivalentes.

Maîtrise des pratiques DevOps et LLMOps, notamment CI/CD, Docker, Kubernetes et monitoring. La connaissance d’Azure, en particulier Azure OpenAI, est appréciée sans être obligatoire.

Sensibilité aux enjeux de sécurité et de gouvernance des données, notamment le RGPD, le contrôle des accès et la traçabilité.

Profil recherché

Expérience professionnelle de cinq ans minimum, idéalement acquise dans le développement logiciel ou le Data Engineering, avec une évolution vers l’AI Engineering.