Senior AI engineer

CONTEXTE Experience : 6 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Développeur Spécialités technologiques : Reporting, DevsecOps, IA generative Mission Au Sein D’un Centre D’excellence En IA Générative D’un Grand Groupe International, Dédié à La Conception Et à L’industrialisation De Solutions IA à Destination De Métiers à Forte Valeur Ajoutée. Le Consultant Intervient Sur Un Assistant IA Métier Déjà En Production Connecté Au CRM, Avec Pour Objectifs : industrialisation, l’extension des cas d’usage, la scalabilité et la robustesse de l’architecture. Environnement structuré équipe Produit (conception de solutions IA) équipe Plateformes (cloud, sécurité, DevSecOps, outillage, observabilité) Missions Objectifs de la mission Industrialiser une solution d’IA générative existante. Concevoir et faire évoluer des agents IA intégrés à des outils métiers. Garantir performance, sécurité, conformité et maîtrise des coûts. Étendre les usages (nouveaux parcours utilisateurs, nouvelles sources de données). Responsabilités clés (synthèse) IA & Architecture Concevoir et implémenter des architectures IA générative. Développer et faire évoluer des agents IA (copilotes, assistants métier). Travailler sur des problématiques LLM / RAG / prompt engineering / orchestration d’agents. Intégration & SI Intégrer les solutions IA dans un SI existant via APIs et plateformes Microsoft. Connecter les agents à différentes sources de données métiers. Run & Industrialisation Mettre en place le monitoring en production. Améliorer en continu la qualité des réponses, les performances et les coûts. Gérer anomalies et évolutions mineures en production. Collaboration & Delivery Travailler en étroite collaboration avec équipes produit, plateformes et sécurité. Fonctionner en mode Agile (Scrum), avec reporting régulier. Contribuer à la documentation et au partage de bonnes pratiques. Expertise souhaitée Compétences techniques indispensables Expérience confirmée en IA générative / agents IA. Maîtrise des concepts : LLM, RAG, embeddings, prompt engineering, tool calling. Expérience avec des frameworks d’orchestration d’agents (ex. Semantic Kernel ou équivalent). Très bonne connaissance de l’écosystème Microsoft Azure : Copilot Studio, AI Foundry / Fabric, API Management, Power Platform, Dataverse, Azure Functions. Développement : Python (indispensable), C# et JavaScript. Sensibilité aux pratiques DevSecOps, monitoring et observabilité. Certifications (nice To Have) Azure AI Engineer (AI-102) Azure AI Fundamentals (AI-900) Azure Developer (AZ-204) Soft Skills Clés Capacité à travailler en environnement structuré et exigeant. Bon niveau de communication et esprit collaboratif. Rigueur, autonomie, sens du delivery. #J-18808-Ljbffr