Le poste Développeur IA - (RAG, Guardrails)
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• Gestion autonome des clés LLM (AI Products)
• Monitoring et observabilité avancée (Langfuse, dashboards, consommation LLM)
• Évolutions autour de LiteLLM et des providers (Mistral, Azure OpenAI, Bedrock…)
• Industrialisation des patterns RAG, agents, pipelines IA
• Conformité et sécurité IA selon la Charte IA Groupe
• Maîtrise des architectures RAG avancées (hybrides BM25 + vecteurs, graph RAG, agents augmentés) • Très bonne compréhension des LLM (Mistral, GPT, Claude…) et protocoles de génération • Maîtrise des patterns d’observabilité IA (Langfuse, tracing prompts) • Connaissance des obligations IA Act / données sensibles via la Charte IA • Conception d’API robustes, scalables et sécurisées • Développement de microservices cloud-ready (Azure / Kubernetes) • Conception d’architectures “LLM Gateway” ou “Model Router” (type LiteLLM) • Gestion de pipelines data (Kafka ou équivalents) • Compétences Fullstack (Python, Java, Angular) • Intégration avec des SI complexes (SharePoint, GED, systèmes distribués) • Optimisation coûts/perf des workloads IA • Utilisation des chaînes CICD (Jenkins, GitLab) • Déploiement AWS (Terraform) • Mise en place de dashboards, alerting (Datadog, Langfuse) • Application des standards sécurité IA / DPO (Charte IA)
Profil recherché
• Maîtrise des architectures RAG avancées (hybrides BM25 + vecteurs, graph RAG, agents augmentés)
• Très bonne compréhension des LLM (Mistral, GPT, Claude…) et protocoles de génération
• Maîtrise des patterns d’observabilité IA (Langfuse, tracing prompts)
• Connaissance des obligations IA Act / données sensibles via la Charte IA
• Conception d’API robustes, scalables et sécurisées • Développement de microservices cloud-ready (Azure / Kubernetes)
• Conception d’architectures “LLM Gateway” ou “Model Router” (type LiteLLM)
• Gestion de pipelines data (Kafka ou équivalents)
• Compétences Fullstack (Python, Java, Angular)
• Intégration avec des SI complexes (SharePoint, GED, systèmes distribués)
• Optimisation coûts/perf des workloads IA • Utilisation des chaînes CICD (Jenkins, GitLab)
• Déploiement AWS (Terraform)
• Mise en place de dashboards, alerting (Datadog, Langfuse)
• Application des standards sécurité IA / DPO (Charte IA)
Environnement de travail
Python (FastAPI, LangGraph, LangChain, Pydantic, asyncio)
Observabilité des systèmes d’IA
LiteLLM (passerelle / orchestration de modèles LLM)
FAISS, Qdrant, Milvus (bases de données vectorielles)
Azure, Kubernetes, AWS (infrastructure et déploiement avec Terraform)
Kafka (pipelines et traitement de données)
Jenkins, GitLab (intégration et déploiement continus – CI/CD)
Angular, Java (développement Full Stack)
Datadog (supervision et monitoring)
SharePoint, GED (intégration au système d’information)
Mistral, GPT, Claude (modèles de langage – LLM)
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