Ingénieur IA (H/F) - 92

Missions principales :

• Définir les architectures de référence des solutions agentiques et des usages IA.

• Concevoir les modèles d’intégration entre la plateforme IA et le système d’information.

• Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et l’orchestration multi-agents.

• Définir les standards de développement, de test, d’observabilité et de gouvernance des agents IA.

• Identifier les technologies, frameworks et composants adaptés aux besoins métiers.

• Superviser et challenger les développements des équipes produit et des partenaires.

• Concevoir et évaluer les intégrations avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, les bases documentaires, les API et les services métiers.

• Participer aux travaux sur les protocoles d’interopérabilité MCP, A2A et autres standards émergents.

• Mettre en place les mécanismes de supervision, de mesure de la qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA.

• Accompagner l’industrialisation des solutions, de la preuve de valeur jusqu’à la production.

• Assurer une veille sur les plateformes IA, les LLM et les architectures agentiques.

Compétences techniques :

• Architectures LLM et IA générative.

• Agents mono-agent et multi-agents.

• Orchestration de workflows agentiques.

• RAG, mémoire conversationnelle et gestion du contexte.

• Protocoles MCP et A2A.

• Gouvernance, évaluation, monitoring, traçabilité et contrôle des agents IA.

• Python.

• TypeScript apprécié.

• API, microservices et connecteurs.

• Intégration de systèmes d’information complexes.

• CI/CD et pratiques DevOps.

• Architecture applicative et urbanisation SI.

• Cloud Azure, AWS ou GCP.

• Kubernetes et OpenShift.

• Sécurité, observabilité et exploitation des plateformes IA.

Leadership :

• Animation et accompagnement d’équipes techniques.

• Coaching de développeurs.

• Définition de standards et d’une architecture cible.

• Capacité à challenger les choix techniques.

• Capacité à fédérer les équipes autour d’une vision commune.

Livrables attendus :

• Architectures de référence et dossiers d’architecture.

• Frameworks, patterns et composants réutilisables.

• Standards de développement, de test et de gouvernance IA.

• Patterns d’intégration avec le SI.

• Cas d’usage industrialisables et trajectoire de passage à l’échelle.

• Guides d’architecture et recommandations techniques.

• Dossiers de décision technologique (ADR).

• Méthodologies de développement et d’exploitation des agents IA.

• Supports de démonstration et accompagnement des parties prenantes.