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Description du poste En tant que Développeur IA Générative Confirmé(e), vous intervenez au sein d’équipes projet en environnement Agile, aux côtés de tech leads, architectes, Product Owners, équipes data, métiers et sécurité. Vous serez amené à : • concevoir et développer des pipelines RAG : ingestion documentaire, chunking, vectorisation, embeddings, indexation et mise à jour des corpus ; • intégrer des LLM dans des architectures applicatives robustes : Mistral, Azure OpenAI, OpenAI, Claude, Bedrock ou modèles internes ; • développer des assistants conversationnels et des agents IA capables d’orchestrer des tâches métier multi-étapes ; • travailler sur des cas d’usage documentaires : OCR, transformation de documents, extraction d’informations, recherche augmentée, synthèse et analyse de corpus ; • concevoir des API et microservices exposant des capacités IA aux applications métier ; • contribuer aux études de faisabilité technique à partir de besoins métiers : qualifier ce qui est réaliste, identifier les contraintes, proposer une trajectoire de mise en œuvre ; • participer à l’industrialisation des solutions : tests, CI/CD, Docker, Kubernetes, Terraform, supervision, documentation ; • mettre en place des mécanismes d’observabilité IA : suivi des prompts, qualité des réponses, latence, coûts, erreurs, hallucinations, logs et traces d’exécution ; • contribuer aux bonnes pratiques LLMOps : versioning des prompts, évaluation, monitoring, guardrails, gestion des modèles et amélioration continue ; • dialoguer avec les équipes métiers et techniques pour expliquer les choix, limites et arbitrages des solutions IA ; • participer aux rituels Agile : daily, refinement, sprint planning, démonstrations, rétrospectives. Ce que nous recherchons Nous recherchons un profil technique, mais pas uniquement un pur développeur isolé. • Vous devez être capable de coder, d’industrialiser, de documenter, mais aussi d’échanger avec un client, de comprendre un besoin métier et d’expliquer simplement ce qui est faisable ou non. • Vous avez une bonne posture conseil : vous savez communiquer, poser les bonnes questions, alerter sur les risques et travailler en équipe dans un environnement grand compte. Stack technique cible Vous n’avez pas besoin de maîtriser toute la stack, mais vous devez avoir de solides bases en développement logiciel et une exposition réelle aux sujets IA générative. Compétences attendues : • Python avancé ; • FastAPI, Pydantic, asyncio ou équivalents ; • développement API-first et microservices ; • architectures RAG : recherche vectorielle, recherche hybride, embeddings, indexation documentaire ; • bases vectorielles ou moteurs de recherche : Azure AI Search, Elasticsearch, Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus ou équivalents ; • frameworks IA : LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI ou équivalents ; • intégration de LLM : Mistral, Azure OpenAI, OpenAI, Claude, Bedrock ou modèles internes ; • orchestration multi-modèles, gestion des prompts, fallback, agents et appels d’outils ; • Docker, Kubernetes, Terraform ou environnement cloud conteneurisé ; • CI/CD : GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions ou équivalents ; • observabilité : Grafana, Prometheus, Datadog, Langfuse ou équivalents ; • bases de données et stockage : PostgreSQL, Elasticsearch, stockage documentaire ou équivalents ; • tests unitaires, tests d’intégration, tests de non-régression et évaluation de réponses IA. • expérience sur des pipelines documentaires volumineux ; • expérience OCR, extraction de données ou analyse de documents ; • première expérience sur des agents IA ou workflows multi-étapes ; • connaissance des sujets LLMOps ; • expérience cloud AWS, Azure ou GCP ; • compréhension des enjeux de sécurité, RGPD, IA Act et gouvernance des données ; • expérience dans un environnement banque, finance, assurance, secteur public ou fortement réglementé. Compétences appréciées Les compétences suivantes sont un plus : • expérience sur des pipelines documentaires volumineux ; • expérience OCR, extraction de données ou analyse de documents ; • première expérience sur des agents IA ou workflows multi-étapes ; • connaissance des sujets LLMOps ; • expérience cloud AWS, Azure ou GCP ; • compréhension des enjeux de sécurité, RGPD, IA Act et gouvernance des données ; • expérience dans un environnement banque, finance, assurance, secteur public ou fortement réglementé.