Python is a powerful and easy-to-learn programming language, widely used in data science, web development, and automation. Its extensive libraries and clear syntax make it a favorite among developers.
Missions principales : Définir les architectures de référence des solutions agentiques et des usages IA. Concevoir les modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et l'orchestration multi-agents. Définir les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. Identifier les technologies, frameworks et composants adaptés aux besoins métiers. Superviser et challenger les développements des équipes produit et des partenaires. Concevoir et évaluer les intégrations avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, les bases documentaires, les API et les services métiers. Participer aux travaux sur les protocoles d'interopérabilité MCP, A2A et autres standards émergents. Mettre en place les mécanismes de supervision, de mesure de la qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA. Accompagner l'industrialisation des solutions, de la preuve de valeur jusqu'à la production. Assurer une veille sur les plateformes IA, les LLM et les architectures agentiques. Compétences techniques : Architectures LLM et IA générative. Agents mono-agent et multi-agents. Orchestration de workflows agentiques. RAG, mémoire conversationnelle et gestion du contexte. Protocoles MCP et A2A. Gouvernance, évaluation, monitoring, traçabilité et contrôle des agents IA. Python. TypeScript apprécié. API, microservices et connecteurs. Intégration de systèmes d'information complexes. CI/CD et pratiques DevOps. Architecture applicative et urbanisation SI. Cloud Azure, AWS ou GCP. Kubernetes et OpenShift. Sécurité, observabilité et exploitation des plateformes IA. Leadership : Animation et accompagnement d'équipes techniques. Coaching de développeurs. Définition de standards et d'une architecture cible. Capacité à challenger les choix techniques. Capacité à fédérer les équipes autour d'une vision commune. Livrables attendus : Architectures de référence et dossiers d'architecture. Frameworks, patterns et composants réutilisables. Standards de développement, de test et de gouvernance IA. Patterns d'intégration avec le SI. Cas d'usage industrialisables et trajectoire de passage à l'échelle. Guides d'architecture et recommandations techniques. Dossiers de décision technologique (ADR). Méthodologies de développement et d'exploitation des agents IA. Supports de démonstration et accompagnement des parties prenantes.