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L'organisation a structure sa plateforme data sur Databricks et souhaite accelerer la mise en production de cas d'usage GenAI, agents IA, systemes multi-agents et agentic retrieval. Le profil intervient de la preparation des donnees jusqu'au deploiement, a l'evaluation et au monitoring en production.
Missions principales· Concevoir des cas d’usage IA avec les parties prenantes metier et IS.
· Construire les strategies de context engineering et knowledge grounding.
· Developper des agents et systemes multi-agents avec tool calling et MCP.
· Concevoir les pipelines data : ingestion, preparation, chunking, embeddings et vector indexes.
· Industrialiser via LLMOps : evaluation, MLflow, CI/CD, deploiement et monitoring qualite / latence / couts.
· Appliquer gouvernance Data & AI, securite, confidentialite et maitrise des couts by design.
Candidate profile
· Databricks avance : AI Gateway, Model Serving, Vector Search, Unity Catalog, Workflows.
· AI / GenAI avance : LLM, context engineering, agentic retrieval, prompt engineering, evaluation.
· Agentic AI avance : agents, multi-agent, tool calling, MCP et frameworks associes.
· Data Engineering avance : Spark, Delta Lake, Lakeflow / DLT, pipelines, data modeling.
· Python avance, incluant PySpark, SDK LLM et APIs.
· LLMOps confirme : evaluation, tracing, monitoring, Asset Bundles.
· Git / CI-CD et Cloud AWS ou Azure.
· Francais et anglais avances.
· Niveau minimal attendu : Avance, soit 5 a 7 ans selon la grille communiquee dans le besoin, sur les expertises techniques coeur.
· Profil hybride Data Engineer / AI Engineer fortement oriente production.
· Experience Databricks structurante, completee par une pratique reelle GenAI / agents et Data Engineering.
Working environment
La mission se déroulera dans les locaux du client final avec une présence sur site de 3 jours/ semaine et 2 jours en télétravail.
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Data / AI Engineer Databricks - GenAI & Agentic AI
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