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💡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 du projet IA de notre client, un acteur majeur du secteur de l'énergie, recherche un Lead Azure AI Platform / Azure DevOps. Vous intégrerez l'équipe Cloud Azure en charge du BUILD / RUN, avec un fort niveau d'exigence en matière de disponibilité, de qualité de service et de sécurité. Mission Piloter l'industrialisation, l'exploitation et l'évolution de la plateforme d'Intelligence Artificielle basée sur Microsoft Azure, afin d'accompagner sa transition progressive d'un mode projet vers un service fiable, exploitable et pérenne. Responsabilités Piloter les évolutions techniques de la plateforme IA. Industrialiser les déploiements et automatiser les opérations. Mettre en place les pratiques d'exploitation, de supervision et de support. Garantir la stabilité, la sécurité et la performance de la plateforme. Définir et promouvoir les standards et bonnes pratiques de la plateforme. Assurer la coordination entre les parties prenantes techniques et opérationnelles. Compétences indispensables Microsoft Azure Maîtrise avancée des architectures Cloud Microsoft Azure. Expérience pratique d'Azure AI Foundry et/ou Azure OpenAI Service. Bonne maîtrise des principaux services Azure nécessaires à l'exploitation d'une plateforme IA : Azure Storage, Key Vault, Entra ID, Managed Identities, Private Endpoints, Azure Monitor et Log Analytics. Bonne compréhension des architectures réseau Azure : VNets, subnets, DNS, Private Link, NSG et sécurisation des flux. Infrastructure as Code et automatisation Maîtrise de Terraform pour le provisioning et la gestion d'infrastructures Azure. Expérience significative des principes Infrastructure as Code. Capacité à structurer et maintenir des modules Terraform réutilisables. Maîtrise des pipelines CI/CD avec Azure DevOps. Bonne maîtrise de Git et des pratiques de gestion de versions.

Expérience significative sur les environnements Microsoft Azure • Expérience d'exploitation et d'évolution de plateformes Cloud • Maîtrise des pratiques SRE, automatisation et industrialisation • Solides connaissances en IaC, CI/CD et scripting • Expérience des environnements conteneurisés (ACA, ACI) • Azure DevOps • Azure APIM • FinOps • Connaissances des enjeux de cybersécurité dans le Cloud • Maîtrise des processus ITIL • Anglais courant (oral et écrit) Une expérience sur les services d'IA Azure, notamment Azure Foundry, serait fortement appréciée. Le consultant interviendra notamment sur : • Le déploiement et l'exploitation de plateformes Azure ; • Le support et le maintien en conditions opérationnelles des services Cloud et IA ; • La gestion des incidents ; • L'automatisation des opérations ; • La supervision, l'observabilité et l'optimisation des performances ; • L'amélioration continue de la sécurité et de la maîtrise des coûts.

Pour notre client, nous rechechons en ce moment un Ingénieur MLOps / LLMOps, Azure AI & Copilot Studio. Objectifs de la mission Instrumenter et établir une base de référence de l'agent existant : qualité de la récupération, troncature du contexte, limitations de débit (throttling), latence et ancrage des réponses dans les sources, mesurés sur des cas métier réels Distinguer les limites intrinsèques de la plateforme des problèmes de paramétrage et de prompt, et restituer cette distinction de façon claire à un public non technique Recommander et faire valider une architecture cible : optimisation au sein de Copilot Studio, ou bascule vers Azure AI Foundry / Azure OpenAI avec une couche de récupération dédiée Construire la chaîne de traitement et de récupération en production : ingestion, découpage des documents, embeddings, indexation, recherche hybride et reranking Mettre en place un dispositif d'évaluation avec jeux de données de référence et tests de non-régression, afin que chaque évolution soit mesurée et non supposée Implémenter la CI/CD, la séparation des environnements, le versioning des prompts et des configurations, ainsi que les procédures de retour arrière Déployer le monitoring et l'observabilité : coût et consommation de tokens par requête, modes de défaillance, dérive, boucle de retour utilisateurs Garantir la conformité en matière de localisation des données, de gestion des accès, de traitement des données personnelles et de piste d'audit, en cohérence avec les politiques groupe et la gouvernance des modèles Documenter la solution et assurer le transfert de compétences vers les équipes internes

Contexte de la mission • Intervention sur un programme IA déjà déployé en environnement de production • Audit et validation des choix d'architecture réalisés sur plusieurs cas d'usage IA • Collaboration avec des équipes internationales intervenant sur les projets • Enjeu d'industrialisation et de sécurisation des solutions existantes Votre rôle au quotidien • Analyser l'architecture IA actuelle et identifier les points d'amélioration • Challenger les orientations techniques et les choix technologiques retenus • Évaluer les risques liés à la sécurité, la gouvernance et la gestion des données • Accompagner les équipes dans la définition des meilleures pratiques et recommandations Environnement technique • Microsoft AI Foundry et Azure OpenAI • Copilot Studio au cœur des réflexions d'évolution de la plateforme • Technologies IA générative, LLM et approche RAG • Écosystème Low Code / No Code à évaluer et challenger

Contexte Renforcement des équipes DSI pour industrialiser et gouverner la plateforme IA Groupe. Mission Finaliser le déploiement et la cohérence de la plateforme IA (LiteLLM, Azure AI Foundry, Langfuse, MLflow, n8n). • Concevoir et maintenir l'architecture cible de la plateforme IA. • Définir et mettre en oeuvre les principes de gouvernance IA (architecture, sécurité, conformité, éthique). • Participer aux comités de Design Authority et produire des avis d'architecture IA. • Accompagner les Business Units dans la qualification, la conception et l'évaluation des projets IA. • Définir des patterns d'architecture IA (agents, RAG, orchestration, APIs). Livrables attendus • Dossiers d'architecture (HLD / LLD). • Avis Design Authority. • Standards et patterns IA. • Contributions à la gouvernance IA Groupe

Dans le cadre de l'industrialisation de ses produits data et d'intelligence artificielle, notre client recherche un Senior AI Engineer capable de concevoir, déployer et faire évoluer des solutions d'IA en environnement Azure. La mission se situe à la croisée de l'Azure AI, de l'IA générative, des agents et de Microsoft Copilot. L'objectif est d'accélérer le passage des prototypes à des solutions sécurisées, observables, maintenables et créatrices de valeur pour les métiers. Vous rejoindrez une équipe Data & AI travaillant en étroite collaboration avec l'Architecte IA, les Data Scientists, le Product Owner IA ainsi que les équipes Cloud, Data, Sécurité, Architecture, DSI et Métiers. Vos responsabilités Concevoir et industrialiser des solutions Azure AIConcevoir des architectures basées sur Azure AI Foundry ou Microsoft Foundry, Azure OpenAI et Azure AI Search. Développer et déployer des applications GenAI, des assistants, des agents et des solutions RAG. Mettre en place des API et des composants d'intégration avec les systèmes métiers et les plateformes data. Déployer les solutions via Azure Functions, Container Apps, AKS ou des services équivalents. Gérer les environnements de développement, recette et production. Développer des agents et des usages CopilotConcevoir des agents capables d'utiliser des outils, des APIs et des bases de connaissances. Mettre en œuvre des orchestrations multi-agents et des workflows agentiques. Versionner et maintenir les prompts, modèles, embeddings, index et configurations. Contribuer à des cas d'usage Microsoft Copilot, Copilot Studio ou Microsoft 365 Copilot. Mettre en place les guardrails nécessaires : contrôle des outils, gestion des permissions, filtrage, protection contre les prompt injections et validation humaine. Automatiser les déploiements et fiabiliser la productionConstruire et maintenir les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Azure Pipelines ou GitHub Actions. Décrire et versionner l'infrastructure avec Bicep et/ou Terraform. Mettre en œuvre les tests automatisés, les contrôles de sécurité et les mécanismes de rollback. Utiliser les pratiques de software engineering : Git, revue de code, packaging, Docker et gestion des dépendances. Contribuer aux pratiques MLOps et LLMOps : MLflow ou équivalent, évaluation, versioning et promotion entre environnements. Superviser, sécuriser et optimiserMettre en place l'observabilité des applications, agents, modèles et outils. Suivre les traces, erreurs, latences, appels de modèles, consommation de tokens et coûts. Configurer les mécanismes d'identité et de sécurité : Entra ID, RBAC, Key Vault, APIM, chiffrement et réseau privé. Participer au suivi des coûts Azure et LLM et proposer des optimisations sur les modèles, quotas, cache et capacités. Contribuer au diagnostic des incidents, au maintien en conditions opérationnelles et à la documentation des solutions. Accompagner les équipesComprendre un besoin métier et le traduire en solution technique pragmatique. Participer aux ateliers de cadrage et à la priorisation des sujets. Documenter les architectures, choix techniques, procédures d'exploitation et limites connues. Transférer les compétences aux équipes DSI et contribuer à la mise en place de standards réutilisables.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'une migration AWS vers Azure, le DevOps aura pour mission d'aider notre client dans la mise en place des briques logicielles permettant l'automatisation des déploiements et de la plateforme. Au vu du contexte avec plein d'initiatives et de nouveaux projets IA / IA GEN, le profil recherché devra être en mesure d'accompagner le déploiement de projets GenAI dans Azure, notamment via Azure AI Foundry, en s'appuyant sur des modules Terraform. Tâches à réaliser : · Expertise DevOps et CI/CD ; · Maîtrise d'Azure et idéalement d'Azure AI Foundry ; · Solide expérience sur Terraform et sur la création/utilisation de modules ; · Maîtrise de GitHub Actions / Workflows ; · Expérience dans l'automatisation des déploiements et de l'onboarding de projets ; · Capacité à intervenir dans un contexte GenAI / Cloud et à mettre en place des solutions industrialisées et reproductibles. Compétences recherchées : Obligatoires : Azure DevOps : Solide maitrise (en particulier GitHub Actions / GitHub Workflows) Expérience nécessaire : 5 années minimum sur la fonction avec une expérience significative sur Azure / DevOps Méthodologie : Agile Langues : Anglais (Courant) Localisation : Full Remote – Rattachés aux locaux situés Lyon Possibilité d'interventions hors site Client : OUI (100% du temps de prestation contractualisé – réalisable en France Métropolitaine uniquement) Astreintes / interventions HNO : NON Déplacements sur d'autres site OBS SA ou client en France : NON Autre matériel requis : NON

ContexteDans le cadre d'un projet stratégique de refonte du WMS (Warehouse Management System) pour un client majeur du secteur Retail, nous recherchons un(e) Architecte Azure Supply WMS. Vous interviendrez au cœur de la transformation du système d'information Supply Chain, avec un rôle clé dans la définition et la mise en œuvre de l'architecture cible Microsoft Azure. Missions principalesDéfinir l'architecture Azure cible dans le cadre de la refonte du WMS. Concevoir une architecture robuste, scalable, sécurisée et adaptée aux enjeux Supply Chain / Retail. Accompagner les équipes dans les choix d'architecture et les orientations technologiques. Participer à la définition de l'architecture d'intégration entre le WMS et l'écosystème SI du client. Garantir la cohérence entre les besoins métiers Supply Chain et les solutions techniques proposées. Travailler sur les problématiques de data, IA et services Azure, notamment autour d'Azure AI Foundry. Produire et maintenir la documentation d'architecture. Collaborer avec les équipes techniques, métiers, projet et les différents partenaires. Être force de proposition sur les bonnes pratiques Azure et les évolutions de la plateforme. Participer aux phases de conception, de cadrage et de mise en œuvre de la nouvelle solution WMS. Profil recherchéNous recherchons un(e) architecte confirmé(e) disposant d'une solide expérience sur les environnements Microsoft Azure et idéalement sur des projets Supply Chain / WMS. Compétences techniquesExpertise en architecture Microsoft Azure. Bonne connaissance des architectures Cloud et des services Azure. Expérience sur des projets de transformation / refonte de WMS. Bonne compréhension des problématiques Supply Chain / Logistique / Retail. Connaissance d'Azure AI Foundry. Sensibilité forte aux sujets IA / Generative AI. Maîtrise des principes d'architecture applicative, d'intégration et de sécurité Cloud. CertificationsCertification d'architecture Azure de niveau expert — certification A300 souhaitée/obligatoire selon le périmètre. Une certification IA est également attendue. Une certification ou une expérience significative autour d'Azure AI Foundry constitue un réel plus. LanguesAnglais courant / professionnel obligatoire, contexte international.

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.

SC Cleared AI Engineer - Contract - LondonOpportunity for an SC Cleared AI Engineer to join our client's team on a remote basis with occasional travel to client site.You'll work within a product squad to design, build and deliver cutting-edge GenAI and Agentic AI product. This is a hands-on role where you will shape AI workflows, optimise performance and collaborate closely with stakeholders. Key Responsibilities Build GenAI and Agentic AI applications using Python and LangGraph. Develop multi-step workflows involving state, routing, tool use and human review. Design end-to-end RAG pipelines covering ingestion, chunking, embeddings, indexing and retrieval. Build and integrate APIs and backend services. Evaluate LLM quality, grounding and hallucinations, implementing appropriate guardrails. Handle failures, retries and workflow recovery. Implement monitoring, logging and tracing across AI applications. Deploy secure and scalable AI solutions on Azure. Essential ExperienceActive SC clearance suitable for an MOD project. Strong production-grade Python software engineering. Hands-on GenAI, LLM and Agentic AI development. Strong LangGraph and RAG experience. Prompt engineering and structured LLM outputs. LLM/RAG evaluation, testing and hallucination mitigation. API and backend service integration. Automated testing, error handling and observability. Hands-on experience with Azure OpenAI, Azure AI Search and Azure AI Foundry. Experience with Cosmos DB, Redis, Azure Monitor, Application Insights, Managed Identity and Key Vault. If you have this blend of deep AI engineering and secure delivery experience, we'd be keen to introduce you to our client.Please click to find out more about our Key Information Documents. Please note that the documents provided contain generic information. If we are successful in finding you an assignment, you will receive a Key Information Document which will be specific to the vendor set-up you have chosen and your placement. To find out more about Computer Futures please visit Computer Futures, a trading division of SThree Partnership LLP is acting as an Employment Business in relation to this vacancy | Registered office | 8 Bishopsgate, London, EC2N 4BQ, United Kingdom | Partnership Number | OC387148 England and Wales

Cadrer et conseiller : - Accompagner nos client·es dans la définition et la priorisation de leurs cas d'usage IA, en lien avec leurs enjeux métiers et leur feuille de route Microsoft. - Animer des ateliers métiers et IT pour comprendre les besoins, challenger les idées et proposer des approches pragmatiques, orientées valeur. - Contribuer au cadrage fonctionnel des solutions IA Microsoft, en lien étroit avec les équipes avant-vente et techniques. - Conseiller les directions métiers et DSI sur les opportunités offertes par Microsoft Copilot, Copilot Studio et l'IA agentique. - Identifier les pré-requis (gouvernance, données, sécurité, conduite du changement) à la mise en oeuvre d'agents IA en production. Concevoir et développer des agents IA : - Concevoir, développer et faire évoluer des agents avec Copilot Studio : topics, actions/tools, orchestration via Power Automate, gestion du contexte conversationnel. - Connecter les agents aux services et données Microsoft 365 : SharePoint, Teams, Dataverse, ainsi qu'aux systèmes métiers via connecteurs et API. - Intervenir sur des phases de POC, de tests et d'itérations jusqu'à obtenir des agents fiables, performants et exploitables en production. - Mettre en place les mécanismes de fiabilité : grounding, tests, garde-fous, supervision des conversations et amélioration continue. - Participer à des ateliers pratiques, démonstrations, formations ou hackathons pour accompagner l'appropriation des agents par les utilisateur·ices. Aller vers l'industrialisation : - Appliquer et contribuer à faire évoluer les bonnes pratiques de déploiement des agents (ALM, environnements, gouvernance, sécurité). - Participer à la structuration des environnements Power Platform et à la qualité globale des livraisons. - Prendre part aux phases de tests, de recette et de stabilisation des solutions livrées. - Documenter les solutions livrées pour en faciliter l'usage, la maintenance et les évolutions futures. - Sensibiliser les équipes client·es aux enjeux de gouvernance, de conformité et de responsible AI. Contribuer à l'expertise IA collective : - Assurer une veille active sur Copilot Studio, l'IA agentique et l'écosystème Microsoft (Microsoft 365 Copilot, Azure AI Foundry, Power Platform).

Localisation : Pas de Calais (62) / Hauts de France - 1j présentiel par semaine Début de mission : 2/11/26 (non négociable) CONTEXTE : Accélérer l'évolution de la plateforme d'intelligence artificielle générative, qui est basée sur LibreChat OBJECTIF PLATEFORME : Permettre aux collaborateurs de créer et d'utiliser des assistants IA sur mesure, des agents RAG, ainsi que des outils connectés au SI de l'entreprise MISSIONS PRINCIPALES: Au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Produit, Architecture, Sécurité, Infrastructure, QA), vous interviendrez sur l'évolution, le développement de nouvelles fonctionnalités et la maintenance de la plateforme IA. Évolution de la plateforme IA : Faire évoluer et maintenir la plateforme d'IA conversationnelle existante (stack basée sur LibreChat). Développement d'agents & d'outils : Concevoir, développer et intégrer de nouveaux services, APIs, agents intelligemment connectés et outils tiers. Intégration RAG & MCP : Participer activement à la mise en œuvre de fonctionnalités RAG avancées, de connecteurs MCP (Model Context Protocol) et d'APIs métier. Backend & Interface Utilisateur : Contribuer aux évolutions du backend ainsi qu'à l'amélioration des interfaces de configuration et d'expérience utilisateur (React). Qualité & Tests : Garantir la robustesse des développements via la mise en place de tests d'intégration automatisés. Analyse & Résolution : Diagnostiquer et corriger les anomalies d'intégration, de performance ou de comportement des agents. Observabilité & Monitoring : Participer au suivi, à la traçabilité et au monitoring des performances applicatives. Documentation : Documenter les évolutions techniques et communiquer efficacement sur les fonctionnalités nécessitant des validations manuelles. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DU PROJET Environnement Dev : DevBox, VS Code / Visual Studio, GitHub Copilot IA & LLM : Azure AI Foundry, Azure Document Intelligence, LiteLLM, LibreChat, MCP, Langfuse Backend & Data : Python, Node.js/JavaScript, MongoDB, PostgreSQL (pgvector), Redis / Azure Managed Redis Cloud & DevOps : Azure (AKS), Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions, Argo CD, JFrog Artifactory APIs & Data Flow : Gravitee API Management, REST APIs, Apache Kafka Sécurité & Observabilité : Microsoft Entra ID, OAuth2, OpenTelemetry, Grafana, k6, Référentiels OWASP & Zero Trust

Ce que fait le consultant C'est le pont entre les métiers, l'architecte ci-dessus et les développeurs. Il recueille et challenge le besoin métier, le traduit en exigences testables et en conception de solution, puis suit la livraison jusqu'à la recette. Concrètement, il anime un atelier métier le matin et relit une conception technique l'après-midi : ce n'est ni un BA pur, ni un développeur. Ses activités Recueillir, analyser et challenger les besoins métier et les contraintes opérationnelles Piloter l'ingénierie des exigences : exigences complètes, cohérentes et testables, gérées dans IBM RDNG Modéliser les processus, parcours utilisateurs, cas d'usage et critères d'acceptation Maintenir la traçabilité de bout en bout : demande ServiceNow, exigence, conception, développement, test, recette Rédiger les conceptions fonctionnelles et les HLD/LLD avec l'architecte et les développeurs Découper la solution en features, challenger les choix d'implémentation, participer aux revues d'architecture Animer le raffinement du backlog, l'estimation et la priorisation (IBM EWM) Contribuer au plan de release et à la stratégie de test (IBM ETM) Coacher l'équipe interne sur les pratiques Agile Compétences obligatoires Ingénierie des exigences et business analysis, spécifications fonctionnelles avancées Modélisation de processus (BPMN), définition de cas d'usage Animation d'ateliers et gestion des parties prenantes Méthodes Agile Background technique solide : capacité à produire un HLD et à challenger une implémentation Compréhension des architectures API, des intégrations et des cycles de vie IA/data Outils : ServiceNow, IBM ALM (RDNG, EWM, ETM), Git Anglais professionnel courant Apprécié : Copilot Studio, Azure AI Foundry, GenAI et RAG, prompt engineering, certification SAFe PO/PM. Profil type : ancien développeur devenu BA ou PO technique, ou tech lead fonctionnel, idéalement sur des projets IA ou data. Localisation : France (IdF de préférence).

Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM