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Pour un éditeur de solutions SaaS ERP basé à Paris. Positionnement Le Développeur Intégrations & API est rattaché à l’Engineering Manager et intégré au pôle Technique. Il est responsable de la connectivité de la plateforme Sincro Solutions avec les systèmes extérieurs : intégrations via API, mise en place de serveurs MCP (Model Context Protocol), et exposition des données à des fins de reporting. Il est l’interlocuteur technique de référence pour les partenaires extérieurs et les équipes produit sur tous les sujets d’intéropabilité. 1. Intégrations API & Connectivité Plateforme Concevoir, développer et maintenir des connecteurs avec des APIs tierces (REST, GraphQL, webhooks) et des systèmes de queues d’événements (Azure Queue Storage, Azure Service Bus). Gérer le cycle de vie complet des intégrations : analyse des besoins, spécifications, développement, tests, mise en production et maintenance. Assurer la robustesse des échanges : gestion des erreurs, stratégie de retry, idempotence, monitoring des flux. Implémenter les protocoles d’authentification adaptés : OAuth2, JWT, API Keys, mTLS. Documenter les intégrations : schémas d’échanges, spécifications OpenAPI/Swagger, runbooks. Être l’interlocuteur technique référent auprès des équipes partenaires et des éditeurs tiers. 2. Serveurs MCP (Model Context Protocol) Concevoir et déployer des serveurs MCP pour exposer les ressources et capacités de la plateforme, aussi bien à des agents internes qu’à des outils et agents tiers (Claude, Cursor, etc.). Définir et implémenter les outils, ressources et prompts MCP en adéquation avec les cas d’usage métiers. Sécuriser les accès : gestion des autorisations, scopes, rate limiting, authentification. Assurer la compatibilité avec les clients MCP standards et suivre les évolutions du protocole. Travailler avec les équipes produit pour identifier les nouvelles intégrations à valeur ajoutée. Documenter les serveurs et accompagner les équipes internes dans leur prise en main. 3. Développement d’Agents IA Concevoir et développer des agents IA intégrés à la stack technique de la plateforme (.NET 10, Azure). Définir les capacités, les outils et les flux de décision des agents en fonction des cas d’usage métiers. Connecter les agents aux serveurs MCP internes et externes pour accéder aux ressources de la plateforme. Sécuriser et monitorer les agents : tracçabilité des actions, gestion des erreurs, contrôle des accès. Collaborer avec les équipes produit pour identifier les opportunités d’automatisation via des agents. 4. Communication & Coordination Rédiger des spécifications techniques claires et accessibles à des interlocuteurs non-techniques. Animer les échanges avec les partenaires extérieurs : appels de cadrage, points de suivi, recettes. Être force de proposition sur les choix d’architecture et les outils d’intégration. Contribuer aux revues de code et diffuser les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Collaborer étroitement avec les équipes Développement, Produit et Ops. 5. Veille & Amélioration continue Assurer une veille technologique sur les standards d’intégration, protocoles émergents et écosystème IA / agents. Proposer des améliorations continues sur les processus, l’outillage et les patterns d’intégration. Contribuer à la sécurité et à la scalabilité des flux d’échange. 6. Exposition des données & Reporting (complémentaire) Volet secondaire, en appui aux besoins des équipes métiers : Mettre en place des accès sécurisés en lecture aux données de la plateforme (API dédiées, exports, connecteurs). Garantir la qualité et la cohérence des données exposées pour le reporting. Définir les bonnes pratiques d’accès aux données (contrôle d’accès, anonymisation si nécessaire). Conditions du poste Contrat : CDI – Temps plein Localisation : Paris – 3 jours de télétravail / 2 jours sur site Rattachement : Engineering Manager Prise de poste : Dès que possible

Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet de transformation digitale pour un grand compte du secteur de l’énergie, nous recherchons un Product Owner Sénior / Expert IA Générative & Agentique afin d’intervenir sur un portail numérique d’entreprise. La mission s’inscrit dans un environnement agile industrialisé, au sein d’une équipe digitale en charge de l’évolution d’une plateforme applicative critique. Le profil interviendra à la fois sur le pilotage produit, la coordination Scrum et le développement de fonctionnalités innovantes autour de l’IA générative et agentique. Missions principales Le consultant aura pour responsabilités : Piloter le backlog produit et assurer la priorisation des besoins métiers et techniques. Animer les cérémonies Agile : daily, sprint planning, review, rétrospective, ateliers de chiffrage. Participer aux restitutions projet auprès des parties prenantes. Développer ou contribuer au développement de fonctionnalités d’IA générative intégrées au portail. Consommer des API LLM dans un contexte applicatif d’entreprise. Intégrer des architectures IA agentiques, notamment autour des protocoles MCP et A2A. Réaliser une veille technologique active et prototyper des solutions innovantes. Documenter les études, arbitrages et développements dans Confluence et GitLab. Travailler en coordination avec les équipes techniques, produit et métiers. Compétences obligatoires Les profils ne seront étudiés que s’ils disposent des compétences suivantes : Expérience concrète en développement IA générative et agentique, avec des livrables réels en production ou en environnement projet. Maîtrise de la consommation d’API LLM dans un contexte applicatif. Connaissance ou expérience des architectures MCP ou A2A. Expérience significative en pilotage Agile, Product Ownership ou Scrum Master. Capacité à évoluer dans un environnement SI complexe et industrialisé. Compétences fortement appréciées Expérience en tant que Product Owner technique. Bonne compréhension des architectures d’IA générative appliquées aux systèmes d’entreprise. Expérience DevOps : GitLab, Jenkins, Jira, Confluence. Connaissance du développement backend orienté mobile. Expérience dans un environnement grand compte ou secteur énergie. Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes auprès d’équipes métiers. Stack / Environnement technique IA générative LLM / API LLM IA agentique MCP A2A GitLab Jenkins Jira Confluence Environnement Agile / Scrum

Description de la mission Dans le cadre du développement de nouveaux usages autour de l'intelligence artificielle générative, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) IA confirmé(e) afin de concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur des agents IA dans un environnement Google Cloud Platform (GCP) . La mission consiste à accompagner les équipes techniques et métiers dans la mise en œuvre de nouveaux cas d'usage IA, depuis les phases de prototypage jusqu'au déploiement de solutions fiables, sécurisées et exploitables en production. Les principaux sujets d'intervention seront : Développer des agents IA et services backend en Python. Concevoir des architectures d'intégration autour des LLM et des outils métiers. Mettre en place des mécanismes d'orchestration et d'interaction entre agents. Développer des solutions permettant l'exposition sécurisée de données et services internes aux agents. Industrialiser les solutions IA via des pratiques de tests, CI/CD, observabilité et déploiement sur Google Cloud Platform. Responsabilités Concevoir et développer des API et services IA en Python (FastAPI notamment). Développer et intégrer des outils connectés aux agents via des protocoles d'interaction dédiés (ex : MCP - Model Context Protocol). Concevoir des serveurs MCP permettant d'exposer de manière sécurisée des outils et données internes aux agents IA. Déployer des services conteneurisés sur Google Cloud Platform , notamment via Cloud Run . Concevoir des workflows agents et des mécanismes d'orchestration avec des frameworks adaptés (LangGraph, ADK, AutoGen ou équivalents). Définir les schémas d'échange entre agents, la gestion des états, les mécanismes de reprise sur erreur et les stratégies de routage. Intégrer des services IA cloud, notamment Vertex AI , pour l'utilisation de modèles LLM, l'évaluation et la sécurisation des usages. Mettre en place les dispositifs d'observabilité : logs, métriques, traces et suivi des performances. Participer à la sécurisation des solutions IA : gestion des secrets, droits d'accès, IAM, contrôle des données et bonnes pratiques cloud. Documenter les architectures mises en place et accompagner les équipes internes dans leur adoption. Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un Architecte DevOps expérimenté H/F Descriptif de la mission: MISSION : Dans ce contexte, la prestation consiste à participer à la modernisation de notre architecture pour nos traitements batchs opérationnels et d’assister les équipes dans la transformation de leur patrimoine construit initialement autour de l’ETL Talend. Tout cela dans un contexte de déploiement de l’IA via Github copilot. La solution tactique retenue (pour s’assurer de la sortie effective) s’appuie sur l’open source Talaxie mais la solution cible à construire est basée sur Spring Batch (et Python) avec usage de capacités d’IA Generative. FONCTIONS : Dans le cadre de ce projet, la prestation aura pour principales fonctions : Développement : construction/développement/packaging d’un socle commun basé sur Spring Batch CI/CD : Développement des pipelines de CI/CD sous GitLab Plateforme d’exécution réversible on premise et cloud : Conteneurs (Kubernetes on prem/AWS Batch ou ECS dans le cloud public) Accompagnement – « Developer advocate » : Accompagnement des équipes à la transformation (Talaxie mais surtout le nouveau socle) IA pour le dev : intégration de l’IA dans les outils du développeur (sklls/context engineering/agents dédiés/etc) Principaux Livrables Les livrables attendus seront : Le framework « maison » cible (basée sur spring batch mais avec des capacités techniques transverses spécifiques à notre contexte et à nos normes : Connecteurs (Mongo, S3, Kafka, etc) Gestion des secrets (Vault) Supervision/Logs ➔ afin de cadrer les développements et assurer la compatibilité avec les plateformes d’exécution; Un applicatif « témoin » La documentation des normes et bonnes pratiques ; Les pipelines de CI/CD pour assurer un déploiement « réversible » ; Des capacités d’assistance IA (spec driven) pour traiter les uses cas d’un développement nouveau ou la reprise de jobs existants (Talend), tout cela basé sur un serveur MCP interne existant et déjà utilisé (via Github copilot)