Mission freelance Gen AI Engineer + Dev Full-Stack
Saint-Ouen-sur-Seine (93)
Montreal Associates
Le poste Gen AI Engineer + Dev Full-Stack
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En tant que Gen AI Engineer & Full Stack Developer, vous interviendrez sur des sujets à forte valeur autour de la data, des architectures GenAI et du développement applicatif :
đ§ Data & Knowledge Graph- DĂ©velopper des pipelines de donnĂ©es depuis BigQuery vers un Knowledge Graph
- Structurer, nettoyer et enrichir les données pour alimenter les use cases GenAI
- Concevoir, développer et refactoriser des agents GenAI
- Travailler avec Google ADK ou frameworks alternatifs (LangChain / LangGraph)
- Optimiser les performances, la pertinence et la scalabilité des agents
- DĂ©velopper et maintenir des serveurs MCP
- Concevoir des architectures modulaires et scalables
- DĂ©velopper des connecteursaveclesplateformes :
- SFCC (Salesforce Commerce Cloud)
- Sitecore
- Concevoir et développer une Management Console (UI + backend)
- Participer aux choix d'architecture front (React)
- Cloud : GCP (BigQuery, Cloud Run, Cloud BuildâŠ)
- Langages : Python, Node.js
- Frontend : React
- GenAI : Google ADK, LangChain, LangGraph
- Data : Graph databases, Knowledge Graph
Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.
Profil recherché
đ€ Profil recherchĂ©
- Minimum 5 ans d'expérience en développement (full stack + backend solide)
- Forte appétence pour les sujets GenAI / LLM / agents
- Expérience sur des environnements cloud (GCP idéalement)
- Bonne compréhension des architectures data (pipelines, graph, APIs)
- CapacitĂ© Ă intervenir sur des sujets end-to-end (data â backend â frontend)
- Autonomie, capacité à structurer et à faire évoluer un POC vers un produit scalable
Environnement de travail
Gen AI Engineer & Full Stack Developer (H/F)
đą Contexte
Notre client, un acteur majeur du luxe, souhaite optimiser la gestion et la performance de ses contenus web Ă l'Ă©chelle internationale, notamment pour des enjeux de GEO (Generative Engine Optimization).
Un premier POC a été réalisé mais présente certaines limites.
L'objectif de cette mission est de refondre, industrialiser et scaler cette solution afin de construire un MVP robuste et Ă©volutif.
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