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Pour l'un de nos clients, acteur majeur du secteur des services et de la transformation digitale, nous recherchons un Tech Lead Full Stack & IA Engineer afin d'accompagner l'évolution d'une plateforme stratégique au sein d'un environnement technologique innovant. Vous interviendrez sur des sujets à forte valeur ajoutée mêlant architecture microservices, développement Full Stack, DevSecOps et Intelligence Artificielle Générative, avec un rôle transverse auprès des équipes de développement. Descriptif du posteAu sein d'une équipe technologique dynamique, vous aurez pour missions de : Piloter les évolutions d'architecture des applications basées sur des microservices et API REST/GraphQL. Concevoir et intégrer des solutions d'Intelligence Artificielle Générative et des systèmes agentiques multi-agents. Développer et optimiser des workflows d'agents autonomes, en utilisant notamment les protocoles MCP, les Skills, le Prompt Engineering et les mécanismes d'interception (Hooks). Participer à l'industrialisation des pratiques DevSecOps et à l'automatisation des déploiements cloud native. Réaliser des revues de code et garantir la qualité des développements Java, NodeJS et Angular. Concevoir des architectures d'intégration complexes autour de GraphQL, REST et middleware. Accompagner les équipes techniques dans l'adoption des bonnes pratiques de conception, développement et déploiement. Assurer une veille technologique active et contribuer à l'amélioration continue des standards de développement.

Dans le cadre d'un projet stratégique de remplacement d'une solution de surveillance AML, la prestation consiste à intervenir en tant que Tech Lead afin de piloter l'intégration de la nouvelle solution dans le respect des exigences d'architecture, de performance, de scalabilité et de sécurité. Le consultant assure la conception et le développement des fonctionnalités critiques, notamment sur les composants backend, définit et promeut les bonnes pratiques de développement, de tests, de CI/CD et de documentation, et garantit la robustesse ainsi que la qualité des livrables en collaboration avec les équipes techniques et les architectes. Il supervise également les mises en production, veille à la stabilité et à la disponibilité des applications et propose des optimisations continues des systèmes. La mission nécessite notamment une expertise sur OpenShift et Kubernetes, NetworkPolicies, la sécurisation des secrets, Helm, GitLab CI, Keycloak/OIDC, Hasura GraphQL ainsi que Spark/Airflow sur Kubernetes

Concevoir et superviser les implémentations ServiceNow IRM. Réaliser les développements et évolutions sur Workspace. Accompagner les équipes sur les choix techniques et fonctionnels. Gérer les intégrations et mises à jour de données. Participer aux activités RUN : incidents, priorisation, alertes et suivi. Compétences indispensables: ServiceNow IRM Workspace – obligatoire UI Builder – niveau avancé Architecture Workspace : Experiences, Pages, Variants, Components, Data Resources, Events JavaScript / Client Scripts / / APIs / Event Handlers Script Includes, Business Rules, ACL, Flow Designer Declarative Actions Data Broker / Data Resources / GraphQL Transform Maps Sécurité, performance et debugging

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Contexte : Dans le cadre d'une prestation de développement ReactJS, nous recherchons un profil disposant d'une expérience significative dans le développement d'interfaces web complexes et dans la conception d'applications front-end modernes, performantes et maintenables. La prestation s'inscrit dans un environnement Agile et nécessite une bonne capacité à échanger sur les choix techniques. Missions principales : - Développer des interfaces complexes avec ReactJS. - Concevoir et maintenir une architecture de données côté front-end avec Redux et la gestion des effets de bord asynchrones. - Développer des composants modernes, modulaires, réutilisables et maintenables avec TypeScript. - Mettre en œuvre les bonnes pratiques React, notamment Hooks et Context API. - Prendre en compte les problématiques de performance et de scalabilité sur des architectures web à fort trafic. - Travailler sur l'optimisation des performances web, notamment les Core Web Vitals. - Mettre en œuvre des stratégies de mise en cache et d'optimisation via CDN. - Consommer différentes architectures d'API, notamment REST et GraphQL. - Intervenir sur des projets exploitant des bases de données documentaires MongoDB et des moteurs de recherche ElasticSearch. - Participer à l'industrialisation des développements et aux chaînes CI/CD. - Utiliser Git pour le versioning et Jenkins pour l'intégration continue. - Mettre en œuvre des stratégies de tests unitaires et d'intégration et contribuer à l'automatisation des processus de livraison. - Travailler dans un environnement Agile, notamment Scrum ou Kanban, et échanger sur les choix techniques avec les équipes.