Tech Lead / AI Engineer H/F

Contexte

Notre client développe une plateforme SaaS de rédaction et d'automatisation d'actes juridiques utilisée par de grands groupes, cabinets d'avocats et directions juridiques.

La plateforme permet la modélisation de documents complexes, la génération automatisée d'actes, le calcul de clauses dynamiques et l'intégration de workflows métier à forte criticité.

Indicateurs clés :

• ~1 000 utilisateurs actifs mensuels

• 5 000 à 10 000 actes juridiques générés par mois

• Clients grands comptes

• SLA 99,9 %

• Patrimoine applicatif de plusieurs milliers de procédures et modèles documentaires

Vos missions:Leadership technique

• Définition de l'architecture applicative et des orientations techniques de la plateforme.

• Pilotage des sujets stratégiques liés à l'IA générative et à l'automatisation documentaire.

• Encadrement des choix d'architecture, de qualité logicielle et de fiabilité opérationnelle.

• Collaboration étroite avec les équipes produit, métier et juridiques pour traduire les besoins fonctionnels complexes en solutions techniques robustes.

• Conduite des revues d'architecture et accompagnement des développeurs sur les sujets critiques.

IA Générative et Agents

• Conception et développement d'un agent IA spécialisé en modélisation juridique intégré directement à l'éditeur documentaire.

• Développement de capacités de compréhension et de génération basées sur un langage propriétaire de modélisation d'actes juridiques.

• Mise en œuvre de tools spécialisés permettant à l'agent d'analyser, créer et corriger des modèles documentaires complexes.

• Conception d'un moteur de validation garantissant la cohérence des règles métier, variables, calculs et dépendances documentaires.

• Développement de workflows agentiques adaptés aux contraintes réglementaires et juridiques.

Évaluation et Observabilité LLM

• Création d'une plateforme interne d'évaluation des modèles de langage.

• Définition de métriques de qualité et de pertinence adaptées aux cas d'usage juridiques.

• Développement d'outils de scoring automatisés pour mesurer la qualité des réponses générées.

• Mise en place de mécanismes de monitoring et d'observabilité des comportements LLM en production.

• Analyse continue des performances afin d'améliorer la fiabilité des assistants IA.

Moteur de rédaction documentaire

• Conception et évolution du moteur de génération d'actes juridiques.

• Développement d'un éditeur riche permettant la création et la maintenance de modèles documentaires avancés.

• Implémentation de systèmes de variables, calculs conditionnels et règles métier complexes.

• Développement de mécanismes de pré-remplissage automatique à partir de données métier.

• Optimisation des performances de génération documentaire à grande échelle.

Modernisation du patrimoine applicatif

• Direction technique d'un programme majeur de migration Java vers TypeScript.

• Refonte et migration d'un patrimoine documentaire comprenant :

  • plus de 2 000 procédures,

  • 13 500 actes juridiques,

  • plus de 22 000 variables métier.

• Coordination des travaux de migration, validation fonctionnelle et sécurisation de la mise en production.

• Réalisation d'une migration "big bang" complète sur une période de 18 mois.

• Réduction de la dette technique et amélioration de la maintenabilité du système.

Cloud, Fiabilité et Exploitation

• Conception et exploitation d'architectures cloud sur AWS.

• Administration et optimisation des déploiements Kubernetes.

• Industrialisation de la chaîne CI/CD via GitHub Actions.

• Mise en place d'une stratégie de monitoring et d'observabilité utilisant Grafana, OpenTelemetry et Sentry.

• Garantie du respect des objectifs de disponibilité et de performance associés au SLA de 99,9 %.

Réalisations marquantes

• Conception d'un agent IA métier dédié à la modélisation juridique utilisé directement dans les workflows de production.

• Mise en place d'une plateforme d'évaluation et d'observabilité LLM adaptée à des usages juridiques à forte exigence de qualité.

• Migration complète d'un patrimoine applicatif critique de plusieurs dizaines de milliers d'artefacts métier.

• Contribution à la modernisation de la plateforme tout en maintenant un niveau élevé de disponibilité et de satisfaction client.

• Développement de fonctionnalités utilisées quotidiennement par plus de 1 000 utilisateurs professionnels.

Environnement techniqueLangages

• TypeScript

• JavaScript

• Java

• Rust

Frontend

• React

• Rich Text Editing

Backend

• Node.js

• API REST

• Architectures orientées services

Data

• MongoDB

Cloud & Infrastructure

• AWS

• Kubernetes

CI/CD

• GitHub Actions

Observabilité

• OpenTelemetry

• Grafana

• Sentry

IA

• LLMs

• AI Agents

• RAG

• Tool Calling

• Evaluation Frameworks

• LLM Observability

• Prompt Engineering