Architecte et lead dev IA Fullstack
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Nous recherchons dans le cadre d'une mission d'Architecte & Lead Dev IA Full-Stack chez un de nos clients, nous cherchons à recruter en CDI
Diverses compétences non techniques et une certaine expérience peuvent être requises pour le poste suivant. Veuillez vous assurer de vérifier attentivement l'aperçu ci-dessous.
Paris, 3 jours/semaine sur site minimum
Grand groupe international du retail, au sein d’un Data Center of Excellence
Le rôleUn profil senior hands-on qui conçoit l’architecture, code la solution de bout en bout (backend, intégrations, interface) et pose les standards pour la déployer à grande échelle.
- Concevoir et développer, en approche Build, un moteur Talk To My Data robuste, sans hallucination et au coût d’exécution maîtrisé, sur un backend portable vers d’autres plateformes agentiques
- Le connecter à la couche sémantique et à la couche de contexte (ontologie) pour interpréter fidèlement l’intention utilisateur
- Développer en full-stack le backend, les intégrations applicatives via les SDK internes et une interface utilisateur fluide
- Définir et implémenter le Golden Path technique pour déployer les agents de contexte à l’échelle de tous les domaines métiers
Le client veut passer du « dashboarding systématique » à l’« intelligence décisionnelle ». L’objectif est de permettre à des milliers de collaborateurs, des équipes métiers jusqu’au comité exécutif, d’interroger la donnée en langage naturel, de façon fiable, sécurisée et rapide. xuezdbg
L’environnement existe déjà : Data Products (Gold/Silver), Data Mart en OBT, couche sémantique fédérée (YAML / dbt) avec des métriques gouvernées et versionnées, ontologies métiers et agents conversationnels.
Le profil recherché- 8 ans+ d’expérience en Data & Analytics, posture leadership technique
- Développement full-stack solide : Python, React, SQL avancé, maîtrise des ADK / SDK applicatifs et Data
- Expertise GenAI pour la BI : Text-to-SQL, agents, RAG sémantique, ontologies, gestion de contexte
- Maîtrise des stacks data modernes : Cloud, Lakehouse, dbt, couches sémantiques, Data Marts / OBT
- Sensibilité performance et FinOps : latence < 10 s, pré-agrégations, coûts de compute et de tokens
- Une réalisation concrète de type Talk To Data ou agent décisionnel
- Expérience des grandes organisations matricielles et du management transverse
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