Dans le cadre d'une démarche de transformation technologique, une équipe spécialisée en Data, IA et Innovation développe et industrialise de nouvelles capacités autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Le/la AI Engineer Lead intervient au sein d'une équipe dédiée à la conception, au développement et à l'exploitation d'un environnement de démonstration permettant de présenter les capacités d'une plateforme agentique et de développer des cas d'usage concrets. L'objectif du poste est de transformer les capacités technologiques de la plateforme en démonstrations fiables, reproductibles et à forte valeur métier, afin de faciliter leur adoption auprès des différentes parties prenantes. Missions principalesConception et développement de la plateformeParticiper à la conception, au déploiement et à la maintenance de l'environnement de démonstration. Configurer et faire évoluer les différents composants de la plateforme. Garantir la stabilité, la fiabilité et la disponibilité de l'environnement. Développement de solutions IA et GenAIConcevoir et développer des cas d'usage de bout en bout autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Implémenter les différents composants nécessaires aux systèmes agentiques : orchestration, workflows, gestion des états, planification et utilisation d'outils. Mettre en œuvre des architectures basées sur les LLM, le RAG, la recherche sémantique et le prompt engineering. Développer des solutions permettant de démontrer concrètement la valeur des nouvelles capacités technologiques. Développement de composants réutilisablesConcevoir des accélérateurs, templates, scripts et composants réutilisables. Développer des frameworks et briques techniques permettant d'accélérer la création de nouveaux cas d'usage. Produire des jeux de données et environnements permettant de reproduire les démonstrations. Intégration et architectureIntégrer les solutions IA avec des systèmes d'entreprise, des API, des services cloud et des plateformes de données. Participer à la conception d'architectures cloud-native. Assurer l'interopérabilité entre les différents composants techniques. Industrialisation et qualitéMettre en place des pratiques de monitoring, d'observabilité et de fiabilité. Participer à l'amélioration de la qualité du code et à la mise en place de tests. Contribuer aux pratiques CI/CD et aux principes de développement sécurisé. Participer au cycle de vie des applications IA, de leur développement jusqu'à leur déploiement et leur supervision. Accompagnement des parties prenantesPréparer et maintenir les environnements pour les démonstrations et présentations. Accompagner les équipes techniques, produit et métier dans la compréhension et l'utilisation des solutions développées. Participer aux échanges avec les différentes parties prenantes afin d'identifier les besoins et de transformer les capacités technologiques en cas d'usage concrets.
ContexteLa mission s'inscrit dans une démarche FinOps visant à améliorer le pilotage, la maîtrise et l'optimisation des dépenses liées aux services Cloud ainsi qu'aux nouveaux usages de l'intelligence artificielle. Une plateforme FinOps interne, Aria, centralise les données de consommation provenant de différentes plateformes et sources. L'objectif est de poursuivre son évolution, d'automatiser les tableaux de bord Power BI existants et de les intégrer directement à la plateforme. MissionsVous interviendrez notamment sur : L'automatisation et l'intégration des tableaux de bord Power BI existants au sein de la plateforme FinOps ; Le développement et l'évolution des applications et interfaces de la plateforme ; L'intégration de données provenant de sources multiples via API, ETL et bases de données ; La conception et le développement de fonctionnalités permettant le pilotage des coûts Cloud, le suivi des usages et le reporting FinOps ; La mise en place de mécanismes automatisés d'allocation des coûts et de pilotage budgétaire ; L'intégration et l'exploitation des API des fournisseurs Cloud, notamment Microsoft/Azure, ainsi que de GitHub ; L'intégration de services d'IA générative / LLM, notamment pour assurer le suivi des usages et des coûts associés ; La maintenance, le support et l'évolution continue de la plateforme ; La participation aux travaux de gouvernance FinOps et aux réflexions d'évolution de la solution ; La documentation, le reporting et le transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueBack / développement : Java, Python Front : Angular, React Cloud : Microsoft Azure Data / BI : Power BI, API, ETL, bases de données DevOps / outils : GitHub IA : IA générative / LLM
