Le poste DĂ©veloppeur Senior Python â Architecte Plateforme Agentic AI & DevOps
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đ€ Notre client, leader industriel français, fait face Ă un enjeu stratĂ©gique majeur : moderniser son support IT en exploitant les capacitĂ©s de l'intelligence artificielle gĂ©nĂ©rative. Vous rejoindrez une Ă©quipe en charge de concevoir et d'industrialiser une plateforme interne rĂ©volutionnaire basĂ©e sur des agents IA autonomes, capables d'investiguer et de rĂ©soudre automatiquement des incidents IT critiques.
**Contexte et enjeux**
L'organisation dispose actuellement d'une expertise limitée sur les architectures Agentic AI et plateformes IA avancées. Votre mission consistera à combler ce gap d'expertise et à transformer la maniÚre dont les équipes IT gÚrent les incidents. La plateforme devra orchestrer intelligemment plusieurs systÚmes d'entreprise (Splunk pour le monitoring, ServiceNow pour la gestion d'incidents, Grafana pour la visualisation, et autres outils internes) pour automatiser l'analyse des problÚmes et proposer des solutions sans intervention humaine.
**Responsabilités principales**
Vous serez responsable de l'architecture et du développement d'une solution multi-agents utilisant les frameworks d'IA les plus avancés (Microsoft Agent Framework, LangChain). Vous concevrez des agents spécialisés capables de croiser les données provenant de multiples sources, d'analyser les logs complexes, de proposer des diagnostics et d'automatiser les workflows de résolution. ParallÚlement, vous devrez assurer l'industrialisation complÚte : pipelines CI/CD robustes avec GitLab, déploiement en environnement Kubernetes avec Helm, observabilité fine (Grafana, Prometheus, OpenTelemetry) et conformité sécurité.
**Environnement technique et méthodologie**
Stack technique : Python 3.x en backend, orchestration d'agents IA via LangChain/Microsoft frameworks, intégration API REST, Kubernetes/Docker pour la containerisation, GitLab pour le versioning et la CI/CD, Helm pour la gestion des déploiements. Approche agile/Scrum avec itérations réguliÚres et delivery incrémentale. Vous travaillerez dans un contexte industriel exigeant, avec des standards entreprise stricts en matiÚre de qualité, sécurité et traçabilité.
**Livrables et impact**
Architecture détaillée des agents IA et workflows d'orchestration ; codebase Python production-ready avec couverture de tests ; pipelines CI/CD automatisées et sécurisées ; infrastructure Kubernetes maßtrisée ; documentation technique complÚte et transfert de compétences aux équipes support. Vous aurez l'opportunité rare de façonner une solution avant-gardiste en IA appliquée à l'IT ops, avec visibilité directe sur l'impact métier.
**Conditions d'engagement**
Basé à Clermont-Ferrand, avec 2 à 3 jours de présence sur site par semaine minimum. Mission démarrage immédiat, engagement jusqu'au 31 décembre 2026, renouvelable. Vous évoluerez aux cÎtés de petites équipes agiles et d'experts métier reconnus.
Profil recherché
đŻ **ExpĂ©rience requise**
Minimum 3 à 5 ans d'expérience confirmée en développement backend, avec au moins 2-3 ans en Python production. Expérience démontrée sur des architectures techniques complexes et exigeantes. Vous devez avoir exploré ou implémenté des solutions IA modernes (LLM, orchestration d'agents, RAG) dans un contexte réel ou de POC avancé. Familiarité avec les méthodologies DevOps et infrastructure-as-code. Profil idéalement sénior ayant piloté la conception et l'industrialisation d'au moins une plateforme technique majeure.
**Compétences techniques indispensables**
- **Python avancé** : maßtrise de Python 3.x, design patterns, architecture modulaire, gestion des dépendances
- **Agentic AI & LLM** : expérience avec orchestration d'agents IA, frameworks comme LangChain, manipulation des LLM, prompt engineering avancé, architecture multi-agents, patterns de réflexion et planification autonome
- **Kubernetes & Docker** : déploiement, gestion des ressources, security context, networking, persistent volumes ; Helm pour templating et packaging
- **CI/CD (GitLab)** : pipelines YAML, stages, artifacts, registry Docker, security scanning, automated tests in pipeline
- **Observabilité & Monitoring** : Grafana (dashboards custom), Prometheus (métriques), OpenTelemetry (instrumentation distribuée tracing), alerting
- **APIs REST** : conception et implémentation d'APIs robustes, versioning, sécurité, documentation (OpenAPI/Swagger)
- **Testing** : tests unitaires, tests d'intégration, mocking, pytest, couverture de code
**Compétences techniques trÚs appréciées**
- Microsoft Agent Framework ou Azure AI Services (expérience directe ou certification Azure DP-100/AI-102)
- Intégration avec ServiceNow (REST API, incidents, ticketing)
- Splunk : queries SPL, data onboarding, alerting
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) : embeddings, vector stores, retrieval patterns
- LDAP / authentification d'entreprise
- Terraform ou Ansible pour infrastructure-as-code
- Environnements SRE, concepts de reliability engineering
- Apache Kafka ou event streaming (orchestration asynchrone)
**Soft skills clés**
CapacitĂ© Ă concevoir des architectures complexes de maniĂšre pragmatique et scalable. Rigueur extrĂȘme sur la qualitĂ© du code, les tests et la documentation. Autonomie et proactivitĂ© dans la rĂ©solution de problĂšmes techniques inĂ©dits. Excellent communicant capable de translater la complexitĂ© technique pour les stakeholders non-techniques. Aptitude au mentorat et au transfer de compĂ©tences (vous serez rĂ©fĂ©rent expertise). CuriositĂ© technologique marquĂ©e et passion pour l'IA et l'automatisation. CapacitĂ© Ă s'adapter Ă un environnement d'entreprise structurĂ©, sans pour autant perdre votre agilitĂ© d'exĂ©cution.
**Certifications valorisées**
Certifications cloud (AWS Solutions Architect, Google Cloud Professional Data Engineer, Azure Fundamentals ou supérieur),...
Environnement de travail
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