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Périmètre & Responsabilités Pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) : conception et mise en œuvre des stratégies de récupération, segmentation (chunking), reclassement (reranking) et recherche hybride. Les décisions sur le stockage et la couche vectorielle sont encore ouvertes ; vous y contribuerez. Ce travail s'inscrit dans la construction de systèmes RAG adaptés aux besoins des cas d'usage. Architecture d'agents : modèles d'utilisation d'outils (tool use), flux de raisonnement en plusieurs étapes, conception avec humain dans la boucle (human-in-the-loop), gestion des fenêtres de contexte. Harnais d'évaluation : échafaudage de tests construit en coordination avec l'ingénieur LLMOps (LLM Operations). Ingénierie des prompts : prompts structurés, conception few-shot, modèles de chaîne de pensée (chain-of-thought). Bibliothèque de composants partagés : composants TypeScript réutilisables issus des cas d'usage, qui alimentent le SDK (Software Development Kit) IA interne du client, en complément de la surface de développement de l'équipe Platform. Lancement et construction de cas d'usage aux côtés des ingénieurs FDE (Forward Deployed Engineer) et des équipes de livraison. Exigences techniques Compétences obligatoires - Systèmes LLM en production : capacité à faire passer des systèmes basés sur des LLM du prototype au déploiement en production, en passant par le harnais d'évaluation. - RAG et récupération d'information : conception de pipelines de récupération, connaissance des points de rupture d'un RAG naïf et des compromis entre approches dense, clairsemée (sparse) et hybride. - Modèles agentiques : appels d'outils et flux d'agents en plusieurs étapes, y compris leurs caractéristiques de fiabilité. - Évaluation : conception de jeux de données d'évaluation pertinents pour des domaines inconnus. La capacité de rédaction est évaluée pendant le processus de construction. - Stack principale : TypeScript et Node.js. - Langues : anglais professionnel et français courant. Environnement technique de référence - SDK Vercel AI et AWS Bedrock comme environnements représentatifs. - Modèle principal : Claude, via l'API Anthropic et Claude Enterprise.

Data Scientist AWS AgentCore/bedrock Client : pharmaceutique Bordeaux (obligatoire) 5 à 10 ans d'expérience anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux (obligatoire) Technologies : AWS Bedrock Agentcore Runtimes ST / LT memories Observability Agentcore identity Agentcore gateway Agentcore policy Cloudwatch Langchain + Lang-graph Github actions FE built with React FE likely hosted on OpenShift AWS API gateways Terraform for CICD pipelines along with Artifactory MCP and A2A agent protocols Nice to have: Knowledge of Neo4J Knowledge of GenBI platforms Weights and balances

Descriptif : Dans le cadre de ces développements, le DataLab souhaite confier à un expert Cloud, venant en renforcement de son équipe usine logicielle la mission suivante : - Travailler sur des sujets de migration de solution "On Premise" vers le Cloud ; - Mettre en place l'outillage nécessaire à l'implémentation d'une méthodologie DevSecOps ; - Assurer l'intégration dans les architectures cibles : Configurer les plateformes, Industrialiser les architectures, Définir es accès aux ressources et les optimiser ; - Assister à l'élaboration de solutions et leurs optimisations ; - Rédiger les documents techniques et les livrables projets ; - Améliorer l'architecture actuelle ; - Transférer la connaissance et la compétence aux internes du DataLab. Résultats Attendus Des Livrables : Le DevOps sera accompagné par l'équipe Usine Logicielle. Il devra par ailleurs, fournir les livrables suivantes : - Une documentation conforme aux exigences du DataLab ; - Un support de l'ensemble des applications gérées en interne ; - Un support de l'ensemble des applications des entités déployées ; - Codes Sources commentés et "reviewés" ; - Intégration de tests unitaires des fonctionnalités développées ; - Présentation et partage des travaux.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Agentic AI Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de la fintech / logiciels. Description🎯 Contexte de missionDans le cadre d'un programme de transformation IT centré sur l'industrialisation de l'Intelligence Artificielle appliquée à l'ingénierie logicielle, une organisation souhaite renforcer son équipe avec un Agentic AI Engineer. La mission consiste à définir, standardiser et déployer des solutions d'IA agentique à l'échelle de l'entreprise afin d'améliorer la productivité des équipes de développement, QA, DevOps et architecture. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des plateformes agentiques, de leur conception à leur adoption opérationnelle. 🛠️ Missions principales et rôleDéploiement de la stratégie « AI for Engineering »Mettre en œuvre la stratégie d'adoption de l'IA au sein des équipes d'ingénierie. Définir les bonnes pratiques d'utilisation des assistants IA de développement. Établir les standards, conventions et règles de gouvernance autour des usages IA. Accompagner l'harmonisation des pratiques entre les différentes équipes techniques. Industrialisation des solutions agentiquesConcevoir et standardiser les architectures agentiques. Définir et maintenir les configurations des agents, skills, mémoires, steerings et connecteurs. Établir les guidelines d'implémentation des LLM et frameworks agentiques. Garantir la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées. Développement et exploitation d'agents IAÉvaluer et intégrer les plateformes d'IA agentique du marché. Concevoir des agents spécialisés pour différents cas d'usage : Revue de code. Génération de documentation. Automatisation des tests. Remédiation de vulnérabilités. Gestion d'incidents. Migration et modernisation applicative. Assurer le suivi opérationnel et l'amélioration continue des agents déployés. Intégration aux chaînes d'ingénierieIntégrer les agents IA aux pipelines CI/CD. Automatiser les processus de développement, de validation et de déploiement. Collaborer avec les équipes DevOps, QA et Software Engineering. Participer à l'évolution des pratiques DevSecOps. Accompagnement et conduite du changementFormer et accompagner les équipes techniques dans l'adoption des solutions IA. Produire la documentation fonctionnelle et technique. Mettre en place des indicateurs de suivi de l'usage et de la valeur créée. Réaliser des actions de coaching et de partage de connaissances. 🎯 ObjectifsIndustrialiser l'usage de l'IA générative dans les processus de développement logiciel. Déployer des agents IA fiables et réutilisables à grande échelle. Améliorer la productivité des équipes techniques. Réduire les délais de développement, de test et de remédiation. Favoriser l'adoption durable des technologies d'IA agentique. Structurer la gouvernance et les standards autour des usages IA.

Poste : Architecte Cloud AWS Contexte : Dans le cadre de ces développements, une banque de renom souhaite confier à un Architecte Cloud AWS, venant en renforcement de son équipe usine logicielle la mission suivante : Travailler sur des sujets de migration de solution "On Premise" vers le Cloud ; Mettre en place l'outillage nécessaire à l'implémentation d'une méthodologie DevSecOps ; Assurer l'intégration dans les architectures cibles : configurer les plateformes, industrialiser les architectures, définir les accès aux ressources et les optimiser ; Assister à l'élaboration de solutions et à leurs optimisations ; Rédiger les documents techniques et les livrables projets ; Améliorer l'architecture actuelle ; Transférer la connaissance et la compétence aux internes. Missions Principales : Définir l'architecture technique et les solutions cloud sur AWS en fonction des besoins métiers et techniques ; Concevoir des infrastructures hautement disponibles, sécurisées et évolutives en exploitant les services AWS ; Mettre en place des stratégies de migration vers AWS (Lift & Shift, replatforming, refactoring) ; Automatiser le déploiement et la gestion des infrastructures avec des outils IaC (Terraform, CloudFormation, CDK) afin d'optimiser la rapidité et la fiabilité des opérations ; Industrialiser les processus de déploiement en intégrant des solutions CI/CD robustes (GitHub Actions, GitLab CI/CD, AWS CodePipeline) pour assurer une livraison continue et sécurisée. Livrables Attendus : Une documentation conforme aux exigences du groupe. Un support pour l'ensemble des applications gérées en interne. Un support pour l'ensemble des applications des entités déployées. Codes sources commentés et revus. Intégration de tests unitaires des fonctionnalités développées. Présentation et partage des travaux.

Contexte Vous rejoignez une équipe AI Service en charge d'une brique technologique stratégique d'une plateforme internationale. En tant que Tech Lead IA, vous concevez et industrialisez des services IA permettant de connecter des modèles de langage (LLM), des moteurs de recherche et des produits applicatifs. Votre mission consiste à développer des APIs robustes capables d'orchestrer des appels LLM, des pipelines RAG et des traitements massifs, tout en garantissant performance, faible latence, scalabilité, fiabilité et sécurité dans un environnement multi-tenant international. 1. Conception et développement des services de consommation, d'indexation et de restitution des données Conception des services : définir l'architecture des APIs et des workers, la stratégie de cache et les mécanismes de résilience (retries, circuit breakers, fallback modèles). Intégration LLM : concevoir les chaînes d'inférence (prompting, function calling, RAG, embeddings, agents) et industrialiser leur mise en production, en challengeant les choix via des POCs et des benchmarks. Performance et scalabilité : définir comment concilier débit, latence et coût pour les traitements synchrones et asynchrones, afin de répondre aux charges de production. 2. APIs Web et performance (synchrone / asynchrone) Définition des APIs : créer des APIs robustes et documentées avec FastAPI, en garantissant des contrats clairs, la validation des données (Pydantic), une authentification unifiée et la propagation du contexte pays. Performance et asynchrone : maîtriser asyncio, la concurrence et le parallélisme pour optimiser le débit, en arbitrant entre traitements synchrones et asynchrones selon les contraintes. Streaming et temps réel : implémenter le streaming des réponses LLM et assurer une gestion fine des timeouts, du backpressure et de l'annulation des requêtes. Observability et Security : intégrer nativement la télémétrie (logs, métriques, traces) et les guardrails de sécurité (gestion des secrets, Zero Trust, isolation des tokens) au cœur des services. 3. Leadership technique et gouvernanceGouvernance Inner Source : contribuer à la cohérence et à la réutilisabilité des composants partagés au sein de la communauté technique. Accompagnement des équipes : aider les différentes équipes produits à intégrer les capabilities fournies par l'équipe avec un minimum de friction. Culture Craftsmanship : promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID et les tests automatisés. Rayonnement technique : assurer une veille constante et contribuer au partage des connaissances à travers des articles, meetups et contributions open source.

Sous la direction de l'Agentic AI Lead et du Head of IT Transformation, vous portez la stratégie « AI for Engineering » : définir les usages des assistants IA au codage, les bonnes pratiques, les conventions et la gouvernance commune à l'ensemble des équipes. Vous standardisez et industrialisez l'IA agentique au sein de l'organisation, concevez des agents spécialisés et accompagnez leur adoption dans plus de 20 équipes de développement (documentation, formation, coaching, suivi des KPIs). PÉRIMÈTRE & MISSIONS PRINCIPALES 1 · Stratégie & gouvernance « AI for Engineering » Mettre en œuvre la stratégie « AI for Engineering » : usages des assistants IA au codage, bonnes pratiques, conventions et gouvernance commune à toutes les équipes 2 · Standardisation & industrialisation de l'IA agentique Standardiser et industrialiser l'IA agentique : configurations AWS Kiro (agents, steerings, skills, MCP…), guidelines d'implémentation des LLM et des frameworks agentiques Évaluer, déployer et opérer les plateformes agentiques (AWS Bedrock, GitLab Duo…) Concevoir des agents spécialisés : remédiation de CVE, revue de code, tests, documentation, migration, incidents 3 · Intégration dans les workflows & adoption Intégrer les agents dans les workflows existants : pipelines CI/CD (GitLab CI) et outillage des équipes développement, QA et DevOps Accompagner l'adoption dans les 20+ équipes : documentation, formations, coaching Suivre les KPIs d'usage et d'impact

Descriptif de la mission : Dans le cadre de ses activités d'innovation et de transformation digitale, le client recherche un Lead Senior Innovation Cloud & Edge IA pour accompagner les projets de la Direction Innovation. La mission consiste à : Concevoir et piloter des architectures Edge IA et Cloud AWS pour des environnements opérationnels contraints. Administrer et sécuriser la plateforme AWS Innovation : Landing Zone, IAM, Control Tower, FinOps et cybersécurité. Mettre en place des solutions d'automatisation et d'IA agentique, notamment via AWS Bedrock, MCP, Claude Code et Kiro. Développer et accompagner des projets innovants autour de l'IA, Robotique, AR/VR/XR et Blockchain. Industrialiser et moderniser les applications vers des architectures cloud-native et mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform. Structurer les pratiques DevOps / CI-CD avec GitLab et accompagner les équipes internes via la formation et le partage de bonnes pratiques. Environnement technique : AWS, Terraform, GitLab CI/CD, Docker, Kubernetes/ECS, NVIDIA Jetson, AWS Bedrock, MCP, IA agentique, IAM, CloudWatch, Control Tower. Profil recherché Lead Cloud & IA avec une solide expérience en AWS, Cloud/Edge, DevOps et IA, capable de piloter des projets innovants de bout en bout. Expertise AWS : Control Tower, IAM, ECS, S3, RDS, CloudWatch. Maîtrise de Terraform, Docker et GitLab CI/CD. Expérience en architecture Cloud-native et Infrastructure as Code. Connaissance de l'IA générative/agentique, AWS Bedrock et MCP. Expérience en Edge Computing / systèmes embarqués, idéalement NVIDIA Jetson. Capacité à travailler sur des projets innovants : IA, robotique, AR/VR/XR. Bonnes compétences en architecture, cybersécurité, automatisation et accompagnement des équipes. Déplacement à Paris 75012

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Ingénieur LLM sur Annecy. Le rôle : construire des cas d'usage IA réels avec les équipes de développement (pipelines RAG, agents, harnais d'évaluation, composants TypeScript réutilisables), puis rendre ces équipes autonomes. Indispensable (sinon le profil ne pourra pas être retenu) : 1. Systèmes LLM déjà mis en production (pas seulement des POC / prototypes) 2. Maîtrise de TypeScript / Node.js 3. Expérience concrète de RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de flux agentiques (pas uniquement des appels d'API simples) 4. Anglais professionnel et français courant Un plus : - Construction de harnais et de jeux de données d'évaluation - SDK Vercel AI, AWS Bedrock, API Anthropic (modèles Claude) - Bibliothèques de composants réutilisées par d'autres équipes Détails : - Démarrage : 1er décembre 2026 - Durée : 6 mois renouvelable - Rythme : 3 jours par semaine sur site - Lieu : Annecy

💡Description détaillée Le contexte de la mission : Environnement Technique Microsoft Teams, SharePoint, Office 365, Jira, Confluence, Méthodes Agile, Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Python, Solutions RAG, Architectures Agentiques, Protocoles MCP, Outils d'orchestration IA Description de la Mission Accompagnement d'un portefeuille de projets IA et IA Générative. 💡Missions Principales : • Structuration et animation d'un portefeuille de projets IA. • Analyse des besoins métiers et qualification des cas d'usage IA. • Identification des enjeux de valeur et construction des feuilles de route projets. • Définition des stratégies d'expérimentation et suivi des POC. • Suivi de la réalisation et de l'industrialisation des projets IA. • Animation des instances de gouvernance et reporting exécutif. • Gestion des risques, conformité et qualité des projets. • Coordination entre métiers, équipes innovation, experts IA et équipes de réalisation. • Production des livrables de cadrage, suivi et reporting. • Participation aux actions d'acculturation, communication et conduite du changement autour de l'IA.

Dans le cadre de sa transformation digitale, un groupe international recherche un Tech Lead IA pour industrialiser ses solutions d'intelligence artificielle générative et développer de nouveaux cas d'usage. Vos missions : Concevoir et déployer des architectures IA générative et agentique (LLM, RAG, MCP). Industrialiser les solutions IA : CI/CD, monitoring, sécurité et optimisation des coûts. Développer de nouveaux cas d'usage, du POC à la production. Définir les standards techniques et garantir la qualité des solutions. Encadrer techniquement deux développeurs IA et accompagner les équipes internes. Collaborer avec les équipes Data, DevOps, Infrastructure et Cybersécurité. IA : LLM, RAG, MCP, agents IA, évaluation de modèles. Cloud : AWS Bedrock, Azure AI Foundry, GCP Vertex AI. Data : BigQuery, Dataform, Airflow. DevOps : GitLab CI/CD, monitoring, FinOps. Outils : Claude Code ou équivalent. Savoir-être : Leadership, autonomie, rigueur, pédagogie, esprit d'analyse et force de proposition.

Pilote de Projet IA / Rapporteur Portefeuille IA - Accompagnement d'un portefeuille de projets IA et IA Générative. 15/11/2026 36 mois Paris 2 jours par semaine Microsoft Teams, SharePoint, Office 365, Jira, Confluence, Méthodes Agile, Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Python, Solutions RAG, Architectures Agentiques, Protocoles MCP, Outils d'orchestration IA Accompagnement d'un portefeuille de projets IA et IA Générative. • Structuration et animation d'un portefeuille de projets IA. • Analyse des besoins métiers et qualification des cas d'usage IA. • Identification des enjeux de valeur et construction des feuilles de route projets. • Définition des stratégies d'expérimentation et suivi des POC. • Suivi de la réalisation et de l'industrialisation des projets IA. • Animation des instances de gouvernance et reporting exécutif. • Gestion des risques, conformité et qualité des projets. • Coordination entre métiers, équipes innovation, experts IA et équipes de réalisation. • Production des livrables de cadrage, suivi et reporting. • Participation aux actions d'acculturation, communication et conduite du changement autour de l'IA.

Contexte : Pas de sous-traitance - Poste à pourvoir en CDI Pour un acteur international à Lyon, nous recherchons un Tech Lead IA pour rejoindre la direction des systèmes d'information, au sein de l'équipe Data & IA. La mission s'inscrit dans un contexte multicloud et vise à industrialiser le passage de l'expérimentation à la production des solutions d'intelligence artificielle. Il s'agit d'un rôle résolument opérationnel ("hands-on"), réparti à parts égales entre la conception/code et l'architecture/accompagnement, en binôme étroit avec l'Architecte Data en charge de la plateforme. Vos missions Concevoir les architectures cibles et définir les standards de développement IA. Développer le "harness" des agents : orchestration, serveurs et outils MCP, gestion du contexte et sécurité. Construire un socle de composants réutilisables et déployer les cas d'usage de la phase de POC jusqu'à la production. Mettre en place un environnement d'évaluation commun avec des jeux de test métiers pour comparer les modèles. Industrialiser les solutions IA (CI/CD, observabilité, guardrails) en collaboration avec l'équipe DevOps. Piloter l'approche FinOps par le suivi, l'optimisation et la projection des coûts de calcul et de tokens. Définir les critères de passage en production dans le respect des exigences réglementaires et de cybersécurité. Accompagner et former les équipes techniques et métiers sur les bonnes pratiques de développement agentique. Environnement technique LLM, RAG, Protocole MCP (Model Context Protocol), Agents, AWS (Bedrock), GCP (Vertex AI), Azure (Foundry), Claude Code, CI/CD.

Un grand groupe industriel international met en place une organisation dédiée à l'intelligence artificielle afin d'apporter des capacités d'ingénierie IA structurées à ses équipes de développement logiciel. Cette organisation comprend une équipe Platform, responsable des infrastructures partagées, et une équipe Enablement, qui accompagne les équipes d'ingénierie et produit dans la livraison de cas d'usage IA avant de leur transférer les compétences nécessaires pour travailler en autonomie. Au sein de l'équipe Enablement, vous interviendrez sur des cas d'usage réels aux côtés des équipes de livraison. Vous concevrez les modèles, harnais de test et composants réutilisables qui soutiennent l'intégration de l'IA dans l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel. Vos responsabilités comprendront : La conception et la mise en œuvre de pipelines RAG, incluant les stratégies de récupération, la segmentation des contenus, le reclassement des résultats et la recherche hybride. La contribution aux choix concernant le stockage des données et la couche vectorielle. La conception d'architectures agentiques intégrant l'utilisation d'outils, des flux en plusieurs étapes, la gestion des fenêtres de contexte et des mécanismes avec intervention humaine. La création de harnais d'évaluation en coordination avec l'ingénieur LLMOps. La conception de prompts structurés, d'approches few-shot et de modèles de raisonnement adaptés aux cas d'usage. Le développement de composants TypeScript réutilisables destinés à alimenter un SDK IA interne. Le lancement et la construction de cas d'usage avec les ingénieurs FDE et les équipes de livraison. La création d'artefacts, de modèles et de composants partagés permettant aux équipes internes de développer ensuite leurs propres solutions IA. L'environnement technique de référence comprend TypeScript, Node.js, le SDK Vercel AI, AWS Bedrock, Claude, l'API Anthropic et Claude Enterprise. Le succès de la mission reposera sur la livraison en production de 4 à 6 cas d'usage, accompagnés de références de qualité documentées, ainsi que sur la codification de modèles réutilisables et leur adoption autonome par les équipes d'ingénierie et produit

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 1 jour de télétravail / semaine - 📍 Lyon (02) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Nous recherchons actuellement un.e Tech Lead IA Générative & Agentique pour intervenir chez l'un de nos clients, au sein de son équipe Data & IA. Votre rôle ? Concevoir des architectures IA robustes, industrialiser les agents et les solutions basées sur les LLM, évaluer les modèles et maîtriser les coûts dans un environnement multicloud. Un poste résolument technique : environ 50 % de votre temps sera consacré à la conception et au développement, et l'autre moitié à l'architecture et à l'accompagnement des équipes. Vos missions : 1/ Concevoir et développer des architectures IA agentiques - Définir les architectures cibles et les standards de développement IA dans un environnement multicloud : AWS Bedrock, GCP Vertex AI et Azure Foundry. - Concevoir le harness des agents : orchestration, intégration des outils et serveurs MCP, gestion du contexte et sécurité. - Développer des composants réutilisables pour faciliter la création et l'industrialisation des solutions IA. - Faire évoluer les cas d'usage à forte valeur ajoutée, du prototype à la mise en production. 2/ Évaluer les modèles et les agents IA - Construire un dispositif commun d'évaluation des modèles et des agents, avec des jeux de test élaborés en collaboration avec les équipes métiers. - Comparer les performances des différents LLM et fournisseurs sur des cas d'usage concrets. - S'appuyer sur des résultats mesurables pour orienter les choix technologiques. 3/ Industrialiser les solutions et maîtriser les coûts - Collaborer avec l'équipe DevOps pour mettre en place les pipelines CI/CD, l'observabilité et les mécanismes de contrôle et de sécurité (guardrails). - Définir les critères de passage en production en intégrant les exigences de cybersécurité et les contraintes réglementaires. - Piloter les coûts d'exploitation des solutions IA : suivi de la consommation de tokens et des ressources de calcul, optimisation et prévisions budgétaires. 4/ Accompagner les équipes sur les pratiques IA - Partager les bonnes pratiques de développement agentique, notamment autour de Claude Code et des outils équivalents. - Intervenir comme référent technique IA auprès des équipes Développement, Infrastructure, Data, Cybersécurité, Juridique et des métiers. - Assurer une veille sur les évolutions des modèles, frameworks agentiques et méthodes d'évaluation pour faire évoluer les pratiques techniques.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein de la Direction des Systèmes d'Information / Développements Digitaux de notre client, nous recherchons un Développeur Full Stack Java / Angular avec une expérience en développement assisté par l'IA. Vous intégrerez une équipe Agile de 5 personnes et participerez au projet, visant à intégrer une nouvelle fonctionnalité de gestion des médias assistée par l'IA dans la chaîne de préparation et de programmation de diffusion digitale. Missions : Participer à la conception et au chiffrage des User Stories. Développer les nouvelles fonctionnalités et les tests associés. Contribuer à l'amélioration continue de l'équipe grâce aux outils et pratiques de développement assisté par l'IA. Accompagner l'équipe dans sa montée en compétence sur les usages de l'IA. Respecter les normes, bonnes pratiques et standards d'ingénierie logicielle. Participer aux cérémonies Agile / Scrum. Environnement technique : Backend : Java 25, Jakarta EE 11, Quarkus 3, Python / AWS Lambda Frontend : Angular, Angular Material 3, TypeScript, HTML5, CSS3 IA : AWS Bedrock AgentCore, Anthropic Claude API / Data : REST, JAX-RS, CDI, JPA, MySQL Architecture : Microservices, Event-Driven, Kafka, messaging DevOps / Cloud : AWS, Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, Maven, NPM, Git, SonarQube