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📢 Poste à pourvoir – Tech Lead Data GCP/Python (H/F) Bonjour à tous 👋 Je recherche un(e) Tech Lead Data Senior pour intervenir sur une mission stratégique autour d’une Data Platform moderne orientée Cloud & innovation 🚀 🎯 Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation ambitieux, vous intégrerez une Data Factory en charge de : Construire et faire évoluer une plateforme data cloud Industrialiser les workflows data Déployer des solutions innovantes autour de la data et de l’automatisation Diffuser les bonnes pratiques data au sein des équipes 👉 Environnement dynamique avec une forte culture produit et innovation 🚀 Missions principales : Concevoir et développer des data products (jusqu’à 80% de dev) Participer au cadrage technique et aux études d’impact Mettre en place des architectures data robustes et scalables Assurer la qualité du code (review, bonnes pratiques) Accompagner et challenger les Data Engineers Gérer les incidents complexes (niveau 3) Documenter les solutions (architecture, flux, data models) 🛠️ Stack technique : Langages : Python, SQL, Shell Data & Cloud : GCP (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage), DBT Streaming / ingestion : Kafka, Kafka Connect, SFTP DevOps / CI-CD : Docker, Kubernetes, Terraform, GitLab BI / Restitution : Looker + Bonus : Automatisation / IA (n8n, outils GenAI) ✨ Les + Projet structurant avec forte visibilité Environnement moderne (Cloud, Data, IA) Forte autonomie et impact technique Équipe orientée innovation ⏱️ Mission 📅 Démarrage : ASAP 📌 Télétravail : 50% 📍 Localisation : Île-de-France

Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement

Dans le cadre du développement de nos initiatives autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un(e) Product Manager IA / GenAI capable d’identifier, structurer et piloter des opportunités produits à fort impact, en lien étroit avec les équipes métiers, data et tech. Vous jouerez un rôle central dans la définition et la mise en œuvre de solutions basées sur les LLM , les architectures RAG et plus largement les usages de l’ IA générative , avec une forte orientation valeur métier et impact opérationnel. Au sein d’un environnement transverse et en forte évolution, vous serez amené(e) à : Identifier et cadrer les opportunités IA en collaboration directe avec les équipes métiers, en partant des problématiques terrain, des irritants et des enjeux business Mener des phases de product discovery pour faire émerger les cas d’usage les plus pertinents, challenger les besoins, évaluer la faisabilité et prioriser les initiatives à forte valeur Piloter des projets IA de bout en bout , notamment autour des LLM , des architectures RAG et de solutions d’IA générative Traduire les besoins métiers en solutions concrètes , activables et alignées avec les contraintes produit, techniques et organisationnelles Définir, structurer et prioriser la roadmap produit IA , en arbitrant entre impact, effort, maturité des cas d’usage et valeur pour les utilisateurs Travailler en étroite collaboration avec les équipes data, tech, innovation et métiers afin d’assurer la cohérence, l’adoption et la réussite des projets Contribuer à la diffusion d’une culture produit et IA au sein de l’organisation, en facilitant la compréhension des enjeux, des possibilités et des limites des technologies déployées

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Ready Lead pilote la préparation et la structuration des données et connaissances nécessaires aux systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle encadre une équipe dédiée à la mise en qualité des contenus et à leur exploitation optimale pour les solutions IA (copilots, agents, RAG). Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Knowledge Manager IA Ready Data / IA Ready Analyst Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de la conformité et de l’adoption Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets spécialisés Mission Le/la IA Ready Lead est responsable de la préparation fonctionnelle, sémantique et organisationnelle des données utilisées par les solutions d’intelligence artificielle. Il/elle garantit la disponibilité, la qualité, la cohérence et la traçabilité des bases de connaissances, et définit les standards permettant d’optimiser la performance des systèmes IA. Responsabilités principales 1. Définition de la stratégie IA Ready Définir la stratégie de préparation des données pour l’IA Identifier et cartographier les sources de connaissances Prioriser les sources en fonction des cas d’usage Définir l’architecture fonctionnelle des bases de connaissances 2. Standards de structuration et performance RAG Définir les standards de structuration des contenus (taxonomie, tagging, hiérarchie) Définir les règles de segmentation (chunking) adaptées aux usages IA Fixer les niveaux de granularité optimaux pour la recherche par similarité Définir les critères de qualité permettant d’améliorer la pertinence des réponses 3. Pilotage de la préparation des contenus Qualifier les besoins de contenus avec les équipes IA Delivery Superviser la structuration, le nettoyage et l’enrichissement des données Définir les critères d’acceptation IA Ready (qualité, complétude, fraîcheur) Garantir la cohérence sémantique et métier des bases de connaissances 4. Coordination transverse Collaborer avec les équipes IT pour l’ingestion et la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l’alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour assurer l’adéquation avec les cas d’usage Organiser les boucles de feedback entre usage et amélioration des contenus 5. Gouvernance et documentation Définir les standards de documentation des bases de connaissances Mettre en place les règles de gouvernance (ownership, validation, versioning) Structurer les processus de mise à jour et de maintenance Garantir la traçabilité des sources et des transformations 6. Qualité et fiabilité des données Définir les règles de qualité des données IA Mettre en place des contrôles et indicateurs de qualité Suivre les écarts et piloter les plans d’amélioration Garantir la fiabilité et la lisibilité des contenus 7. Industrialisation et réutilisation Concevoir des modèles de connaissances réutilisables Standardiser les pratiques IA Ready Capitaliser sur les retours d’expérience Diffuser les bonnes pratiques au sein de l’organisation 8. Contribution à la conformité Assurer la traçabilité des sources utilisées Veiller au respect des règles de protection des données Contribuer aux exigences des équipes en charge de la conformité

Dans le cadre de la mise en place d’une GenAI Factory au sein d’un grand acteur bancaire, nous recherchons un Lead Tech Python expérimenté. La mission consiste à intervenir comme référent technique auprès d’une équipe de développeurs GenAI afin de renforcer la qualité et la robustesse des développements Python. Le consultant participera activement au développement, challengera les choix techniques, diffusera les bonnes pratiques (architecture, structuration de code, tests, performance) et recommandera les librairies adaptées aux cas d’usage IA générative (LLM, RAG, orchestration, etc.). Une expérience concrète en développement sur des projets Generative AI est indispensable. Une connaissance d’environnements cloud, idéalement AWS, est fortement appréciée.

ACCROCHE SI TU SAIS QUE L’INTELLIGENCE NE SE LIMITE PAS QU’À L’HUMAIN, CETTE ANNONCE EST FAITE POUR TOI... CE QUE TU RECHERCHES : Concevoir et structurer des architectures IA robustes Travailler sur des projets d’envergure en intelligence artificielle Relever des défis techniques dans des environnements complexes et innovants Tu veux être au cœur des décisions stratégiques et façonner l’IA de demain Rejoins une équipe où ton expertise en architecture IA sera essentielle. Au sein d’un acteur majeur du secteur Protection Sociale, tu participeras aux eévolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique de la partie Front du portail IA permettant :- un accès sécurisé au catalogue d’assistant IA existant en fonction du profil de l’utilisateur- un parcours d’accueil pour les nouveaux utilisateurs ainsi qu’un accès à des modules de formation de type webinaire- un accès à une FAQTu conçois les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique de la partie Back du portail IA permettant :- la création et l'exposition de nouveaux assistants IA par les utilisateurs avec contrôles d'accès- la maintenance et l'évolution des mécanismes de supervision et de suivi de consommation d'IA par les utilisateurs- la maintenance et l'évolution des mécanismes d'exposition des assistants IA en API pour utilisation par les applicatifs métiersTu conçois les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique des mécanismes de RAG de la plateforme :- en concevant les architectures possibles de pipelines d'ingestions optimisés en fonction du type de documents en entrée et de leur volumétrie- en concevant et aidant à maintenir les mécanismes de la plateforme permettant de tracer la qualité des données ingérées- en concevant et aidant à maintenir les mécanismes de contrôles du profil utilisateur et des droits d’accès aux informations restituées par un assistant ou un agent IA- en participant à la définition des besoins en solutions de bases de connaissances spécialisées, externes ou intégrées au portail IA, en définissant le protocole et les mécanismes d'ingestion des mises à jour au fil de l'eau ou à intervalles réguliers.Tu définis ou fais évoluer la chaîne CI/CD permettant de livrer les évolutions du portail IA dans ses quatres environnements (en lien avec les autres équipes en charge de cette problématique à la DSI)- en assurant le paramétrage et la mise en oeuvre de la chaîne sur le cloud AZURE dans une logique DEVOPS- en maintenant à jour la documentation- en sécurisant les mécanismes de tests permettant de valider le déploiement d'une version ou pour garantir le retour arrière en cas de défaut constaté : Définition des architectures IA, tu piloteras Sélection des frameworks et technologies adaptées, tu assureras Déploiement et industrialisation des modèles IA, tu superviseras Optimisation des performances et gestion des ressources, tu garantiras Sécurisation des infrastructures IA, tu renforceras Veille technologique et anticipation des évolutions, tu effectueras Collaboration avec les équipes Data, DevOps et métier, tu animeras QUI TU ES : Diplômé(e) en informatique, intelligence artificielle ou équivalent Tu justifies d’une expérience de 10ans minimum en conception et déploiement d’architectures IA Maîtrise des frameworks IA : Microsoft Azure IA Expertise en cloud computing : SFEIR RAISE (RAG/GenAI), Visual Studio Code avec Github COPILOT, MS OFFICE Copilot, Python, Langchain, Docker + Kubernetes, LiteLLM + LLM AI Foundry, React, Typescript, TanStack, Microsoft AZURE AI Foundry, LangGraph, RAGAS, LangFuse, FastAPI + Celery/Redis, Serveurs MCP, Pipelines CI/CD (GitHub/Azure DevOps), Docker + Terraform, Microsoft AZURE API Management, Microsoft AZURE AI Foundry Maîtrise des problématiques de MLOps et d’industrialisation des modèles IA AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Visionnaire, tu anticipes les évolutions de l’IA et leurs impacts Méthodique, tu structures et documentes tes architectures avec rigueur Pragmatique, tu conçois des solutions adaptées aux besoins métiers Communicant(e), tu sais vulgariser des concepts complexes Curieux(se), tu es en veille permanente sur les dernières avancées IA Collaboratif(ve), tu travailles efficacement avec les équipes Data, DevOps et métier Orienté(e) performance, tu optimises chaque modèle pour maximiser son impact

Contexte : Dans le cadre de l’accélération des usages IA générative au sein d’un grand groupe bancaire, une entité dédiée aux infrastructures IT renforce ses équipes Cloud afin de concevoir et industrialiser des plateformes Data, AI et GenAI sur GCP. Le consultant interviendra sur des cas d’usage autour des LLM et du RAG , avec des enjeux de scalabilité, sécurité, gouvernance des données et mise en production dans un environnement bancaire exigeant. Missions Principales : Concevoir et déployer des architectures Data, AI & GenAI sur GCP ; Mettre en œuvre des solutions basées sur des LLM (Vertex AI, modèles open source, APIs) ; Concevoir et industrialiser des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) : ingestion, vectorisation, recherche sémantique ; Implémenter des chaînes MLOps / LLMOps (CI/CD, évaluation, monitoring des modèles) ; Automatiser les infrastructures ( Terraform, IaC ) ; Assurer le run : performance, monitoring, optimisation des coûts (FinOps) ; Garantir la sécurité et la gouvernance des données sensibles (IAM, conformité, gestion des accès) ; Accompagner les équipes métiers et data dans l’industrialisation des cas d’usage GenAI.

Dans le cadre du renforcement d’une plateforme applicative innovante orientée IA générative, nous recherchons un Software Engineer disposant d’une expertise poussée en développement backend Python et en intégration de services GenAI au sein d’environnements cloud modernes. La mission s’inscrit dans un contexte de développement et d’industrialisation de la couche applicative IA, avec un fort niveau d’exigence sur la qualité logicielle, la scalabilité, la sécurité, la performance et l’intégration dans une architecture existante orientée microservices. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’évolution de services backend exposés via API, avec un enjeu important autour de l’intégration de composants IA avancés, de la gestion des problématiques synchrones / asynchrones, ainsi que de l’évolution du socle agentique, notamment dans le cadre d’une migration de LangChain vers un framework Google. Responsabilités Concevoir, développer et faire évoluer des microservices backend en Python Exposer des APIs via FastAPI Développer des services robustes en environnement synchrone et asynchrone Concevoir et maintenir des APIs REST performantes et sécurisées Structurer les modèles de données avec Pydantic v2 Intégrer des services IA / GenAI dans l’architecture applicative existante Participer à la conception et à l’orchestration d’architectures microservices Contribuer à la migration et à la rationalisation du framework agentique (transition depuis LangChain vers un framework Google) Intégrer des LLMs via Vertex AI, OpenAI ou Anthropic Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (authentification, validation, filtrage de contenu) Optimiser les performances (haut débit, faible latence) Participer à l’industrialisation des développements (CI/CD, cloud-native)

1-Gestion de la chaine CI/CD : o Assumer le rôle de Release Manager pour les projets de l'équipe. o Développer et maintenir les environnements CI/CD. 2-Réduction de la Dette Technique : o Assurer les efforts de réduction de la dette technique par le biais de migrations, de mises à niveau et d'améliorations continues. o Organiser et animer la revue de la dette technique ITMO. 3.Pratiques DevOps : o Intégrer et promouvoir les pratiques DevOps pour améliorer l'efficacité des processus de développement et de déploiement. o Travailler à l'automatisation des workflows, à l'intégration continue et à la livraison continue. 4.Architecture et Design : o Concevoir et mettre en œuvre des architectures système robustes et évolutives pour répondre aux besoins évolutifs de l’équipe. o Collaborer avec les autres ingénieurs pour s'assurer que les solutions architecturales respectent les meilleures pratiques de l'industrie et les standards internes. o Analyser les systèmes existants et proposer des améliorations architecturales pour optimiser les performances et l'efficacité.

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

Ce rôle vise à améliorer et standardiser le développement des solutions d’IA à travers l’organisation, en veillant à leur capacité évolutive, efficace et conforme à la réglementation. Responsabilités : Contribuer à la standardisation des patrons GenAI et des composants réutilisables. Concevoir une architecture évolutive et modulaire pour les services d’IA. Développer et maintenir des API et microservices pour l’intégration avec des applications existantes (par exemple, CEDRE, Salesforce). Promouvoir la réutilisation des composants entre les unités métier et les cas d’usage. Contribuer à la définition des normes techniques et des architectures de référence. Mettre en place des pipelines de déploiement robustes pour les solutions d’IA (CI/CD, versioning, surveillance). Contribuer à la mise en place et à l’amélioration des pratiques MLOps. Assurez-vous que les solutions sont prêtes à la production, maintenables et évolutives. Surveillez les performances, l’utilisation et la dérive du modèle. Optimisez les coûts, les performances et la fiabilité des solutions déployées. Assurez-vous de respecter la confidentialité des données, les réglementations financières et les normes de sécurité informatique. Mettez en place des mécanismes d’accès et de traitement sécurisés aux données. Assurez l’auditabilité, la traçabilité et l’explicabilité des systèmes d’IA. Contribuer au groupe de travail sur l’innovation concernant les nouveaux cas d’utilisation et la priorisation des projets. Indispensables : Expérience dans la conception d’architectures d’IA évolutives et de conceptions modulaires. Maîtrise du développement d’API et de microservices. Une solide compréhension des pipelines CI/CD et des pratiques MLOps. Connaissance de la confidentialité des données et de la conformité réglementaire financière. Familiarité avec les normes et pratiques de sécurité informatique. Bon à avoir : Expérience avec les patrons GenAI et les composants réutilisables. Implication antérieure dans les cadres de gouvernance de l’IA. Familiarité avec des applications sectorielles spécifiques (par exemple, secteur financier). Autres détails : Lieu : PARIS Structure interne de l’équipe : Membre d’une équipe dédiée à l’innovation en IA. Télétravail : 2 jours par semaine

🎯 Contexte Le Design System est un projet central et stratégique , utilisé sur plus de 200 touchpoints, dans plus de 170 pays, pour des usages B2C, B2B et internes. 🔧 Missions principales Définir et piloter la gouvernance technique du Design System Garantir une architecture front scalable (monorepo, multi-packages, versioning, multi-frameworks) Maintenir et faire évoluer la librairie de design tokens Mettre en place et optimiser les pipelines CI/CD GitLab (tests, qualité, sécurité, releases automatisées) Garantir la qualité du code et les bonnes pratiques (tests unitaires, E2E, accessibilité) Accompagner les équipes projets et les UX Designers sur la faisabilité technique Assurer le mentorat et animer la communauté front Faire de la veille technologique (GenAI, nouveaux frameworks, automatisation)

Bonjour à tous 😀 Je recrute un ML Engineer / MLOps expérimenté pour intervenir sur des sujets IA Générative avec un fort enjeu d’ industrialisation et de mise en production . 👉 Le rôle est clé : transformer des cas d’usage IA en solutions robustes, scalables et maintenues en production (RAG, fine-tuning, optimisation des modèles). 🔴 MUST HAVE • Solide expérience en Python /Pandas/ SQL • Expérience en mise en production de modèles IA • Compétences MLOps (déploiement, monitoring, industrialisation) • Maîtrise des architectures GenAI (RAG, fine-tuning) • Expérience sur Docker / Kubernetes • Environnement Cloud (AWS) • Maîtrise d’au moins un framework ML ( PyTorch, TensorFlow… ) 🟢 NICE TO HAVE • Expérience en Prompt Engineering • Outils type LangChain / frameworks LLM • Expérience optimisation performance (coûts, latence) • Cas d’usage GenAI en production • Environnement data / pipelines d’ingestion

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de son équipe Data Accelerator (DAC), notre client recherche un Data Engineer confirmé orienté Data Quality et Data Governance. DAC est une équipe transverse en charge d’accompagner les équipes métiers et IT sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, ingestion, transformation, industrialisation, gouvernance et optimisation des performances. L’environnement s’appuie principalement sur les technologies AWS, Databricks, Dataiku et Collibra, avec un fort enjeu autour de la qualité, de la fiabilisation et de la structuration des données au sein du Data Lake. Le consultant interviendra dans un contexte stratégique avec une forte collaboration avec les équipes Data Analysts, Data Scientists ainsi qu’avec le Chief Data Officer. Missions principalesQualification et gestion des données Captation des données structurées et non structurées provenant de multiples sources Intégration et supervision des flux de données Structuration de la donnée (normalisation, sémantique, référentiel) Cartographie des données disponibles Nettoyage des données (suppression des doublons, contrôle qualité) Validation et qualification des données avant intégration dans le Data Lake Participation à la création et à l’amélioration des référentiels de données Industrialisation et performance Développement et optimisation des traitements data Amélioration des performances et maîtrise des coûts des plateformes data Participation aux développements correctifs, évolutifs et adaptatifs Contribution aux dossiers d’architecture Production des tableaux de bord de suivi Gouvernance & collaboration Participation à la définition de la politique data Respect des standards de sécurité, gouvernance et conformité Collaboration avec les équipes métiers, IT et gouvernance data Contribution à l’industrialisation des cas d’usage Data & GenAI

🎯 Vos missions En tant que Gen AI Engineer & Full Stack Developer , vous interviendrez sur des sujets à forte valeur autour de la data, des architectures GenAI et du développement applicatif : 🔧 Data & Knowledge Graph Développer des pipelines de données depuis BigQuery vers un Knowledge Graph Structurer, nettoyer et enrichir les données pour alimenter les use cases GenAI 🤖 GenAI & Agents Concevoir, développer et refactoriser des agents GenAI Travailler avec Google ADK ou frameworks alternatifs (LangChain / LangGraph) Optimiser les performances, la pertinence et la scalabilité des agents 🧩 Architecture & APIs Développer et maintenir des serveurs MCP Concevoir des architectures modulaires et scalables 🔌 Intégrations Développer des connecteurs aveclesplateformes : SFCC (Salesforce Commerce Cloud) Sitecore 🖥️ Front & outils internes Concevoir et développer une Management Console (UI + backend) Participer aux choix d'architecture front (React) 🛠️ Stack technique Cloud : GCP (BigQuery, Cloud Run, Cloud Build…) Langages : Python, Node.js Frontend : React GenAI : Google ADK, LangChain, LangGraph Data : Graph databases, Knowledge Graph Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.