Job position Lead AI Engineer / Architecte IA Agentique & AIOps
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Référence : AO2607051
Durée : Longue mission (Visée de production / Industrialisation)
Lieu : France (Rythme de télétravail à définir)
Contexte technologique : AWS, Dataiku, Snowflake, Kubernetes, Python, Frameworks Agentiques, MCP.
📋 Contexte de la missionNotre organisation dispose d’une première plateforme AIOps mature (exploitant Dataiku, Snowflake et AWS) pour valoriser nos données opérationnelles (incidents, changements, événements) et optimiser la prédiction et l'aide à la décision.
Dans le cadre de l’évolution de notre démarche, nous souhaitons accélérer l’adoption des technologies d’intelligence artificielle agentique. L'objectif est de développer de nouveaux usages d’automatisation, d’assistance avancée aux équipes d’exploitation et d’orchestration intelligente des processus IT (Infrastructure VMware, Kubernetes, etc.).
Nous recherchons un Lead AI Engineer disposant d'une forte expérience opérationnelle pour concevoir, développer, industrialiser et intégrer ces solutions au sein de notre système d'information.
🎯 Vos principales responsabilités1. Développement et Intégration de solutions IAOrchestration Multi-Agents : Concevoir des assistants de code et des agents spécialisés pour les équipes d'exploitation, d'ingénierie et de support.
Écosystème MCP : Déployer l'infrastructure Model Context Protocol (MCP) ou équivalents, créer les connecteurs et outils pour interagir avec nos API internes (ITSM, CMDB, observabilité).
Architecture RAG : Développer les mécanismes d'ingestion, de chunking et d'indexation pour exploiter nos référentiels techniques, runbooks et bases de connaissances.
Intégration technologique : Connecter les solutions avec nos socles (VMware Cloud Foundation, Kubernetes, Dataiku, Snowflake) et les LLM/services cloud (LiteLLM, Bedrock, OpenAI, AWS).
Pratiques Modernes : Garantir la qualité du code (Python, clean code, TDD, CI/CD avec Jenkins, IaC via Terraform/Ansible).
LLMOps & Sécurité : Mettre en œuvre le tracking de l'observabilité, l'évaluation des réponses, la maîtrise des coûts/latence, et sécuriser les agents (contre le prompt injection et l'exfiltration de données).
Évolution AIOps : Participer à la maintenance et à l'évolution (analyse de causes et remédiation) de la plateforme existante.
Identifier les opportunités de création de valeur et être force de proposition.
Assurer l'acculturation et le transfert de compétences vers l'équipe interne sur les concepts d’architecture agentique et de MCP.
Nous recherchons un profil hautement autonome, capable à la fois de challenger les orientations d'architecture et de "mettre les mains dans le code" pour délivrer.
Compétences techniques indispensables :Expertise Python et maîtrise éprouvée de la mise en production d'applications d'IA Générative.
Frameworks Agentiques : Expérience concrète sur des outils d'orchestration multi-agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou équivalents).
Model Context Protocol : Une expérience réelle ou une maîtrise solide de la mise en œuvre du standard MCP est fortement attendue.
DevOps / Cloud : Bonne connaissance de l'écosystème AWS, de Docker/Kubernetes et des chaînes CI/CD (Jenkins).
Sécurité IA : Sensibilité affinée aux problématiques de sécurité des LLM (gestion des secrets, prompt injections).
Expérience face aux biais et limites des LLM en production (hallucinations, dérive, explosion des coûts, latence).
Connaissance du monde de l'exploitation IT / Infrastructures (Day-0, Day-1, Day-2 sur environnements virtualisés et conteneurisés).
PoC et MVPs industrialisés (assistants contextuels, agents connectés aux chaînes ITSM/CMDB, serveurs MCP opérationnels).
Composants d'automatisation intelligente (outils type Claude Code ou équivalents Codex pour l'infrastructure).
Documentation technique complète (ADR, runbooks/playbooks d'exploitation).
Supports et plan de transfert de compétences formalisés pour l'équipe interne.
Candidate profile
Nous recherchons un Lead AI Engineer (H/F) ou un Architecte IA Agentique senior, doté d'une solide expérience opérationnelle dans la conception, le développement et le déploiement à grande échelle de systèmes basés sur l'IA générative.
Au-delà de la théorie, vous avez déjà concrètement mis en production des architectures multi-agents autonomes et maîtrisez les frameworks d'orchestration de premier plan tels que LangGraph, CrewAI, AutoGen ou Semantic Kernel. Vous vous démarquez par votre maîtrise pratique de l'écosystème Python et par votre expérience avec le standard Model Context Protocol (MCP), essentiel pour interconnecter les LLM avec nos systèmes d'information.
Doté d'un fort esprit d'initiative et d'une grande autonomie, vous êtes capable de challenger les choix d'architecture existants et de concevoir des mécanismes de RAG avancés et sécurisés. Vous êtes particulièrement sensibilisé aux risques inhérents à l'IA en production (gestion des hallucinations, dérive des modèles, prompt injection, optimisation fine des coûts et de la latence). Enfin, votre excellent relationnel vous permet de vulgariser des concepts complexes et de piloter efficacement le transfert de compétences vers nos équipes internes.
Working environment
En rejoignant ce projet d'envergure, vous évoluerez au sein d'un écosystème technologique de pointe, moderne et fortement automatisé, mêlant l'ingénierie des données et la culture SRE. Vous interviendrez sur une plateforme AIOps déjà mature et structurée, s'appuyant sur l'alliance de Dataiku, Snowflake et d'un environnement Cloud AWS (notamment les services Bedrock et LiteLLM).
L'infrastructure technique est résolument orientée vers l'excellence opérationnelle : vous manipulerez au quotidien des environnements hautement virtualisés et conteneurisés reposant sur VMware Cloud Foundation et Kubernetes. L'industrialisation est le maître-mot, portée par des pratiques poussées en Infrastructure as Code (IaC) via Terraform et Ansible, des pipelines CI/CD sous Jenkins, et une démarche robuste en GitOps.
Vous collaborerez activement avec des équipes d'ingénierie, d'exploitation et de support curieuses et passionnées, évoluant dans un cadre Agile. Cet environnement stimulant offre un terrain de jeu idéal pour expérimenter des outils d'automatisation d'avant-garde (comme Claude Code) et pour connecter l'IA directement au cœur de nos outils de production (ITSM, CMDB, observabilité).
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