développeur Cloud

Profil recherché :
Senior disponible en début d'année, avec une charge estimée autour de 3/5 lors des trois premiers mois, sans exigence immédiate de plein temps.

Spécialisation :
Développeur senior spécialisé en IA Générative (Gen AI), notamment sur la stack GEn AI.

Responsabilités Clés

• Développement Expert & Maintien :

• Créer des agents intelligents autonomes utilisant l'approche Agentic AI, capables d'utiliser des outils externes ou de collaborer avec d'autres agents via des API, MCP ou autres services.

• Développer des applications pour la consommation des agents et algorithmes, avec des interfaces spécifiques pour les utilisateurs finaux.
• Mettre en place des pipelines robustes pour alimenter les LLM/Agents avec Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning).
• Assurer le support en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques.

Compétences clés

• IA générative (Gen AI) : Bonne maîtrise des modèles génératifs (GPT, diffusion, etc.), capacité à exploiter des LLM via API ou fine-tuning pour la génération de texte, code ou images, tout en comprenant leurs limitations et biais.
• Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d'IA et Cloud, gestion de l'orchestration d'agents, partage d'état via MCP, et enjeux de performance et coût pour des systèmes multi-agents.

• Architecture de solution & POC :

• Concevoir des POCs pour les usages en Gen AI et systèmes agentiques, en explorant et validant des architectures.

• Prendre des responsabilités architecturales en validant les choix techniques (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, cloud Azure) pour assurer scalabilité, sécurité et performance.
• Conseiller sur l'optimisation des services Azure pour l'IA Générative, en termes de coût, performance et résilience.

Profil candidat:

• Maîtrise Avancée du Cloud (Azure) : Excellente connaissance de Microsoft Azure, incluant les services cognitifs, Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc., pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. La possession d'une certification Azure ou d'une certification équivalente constitue un atout.
• Développement Front-End Web Utilisateur : Compétence solide en JavaScript et React pour créer des interfaces utilisateur conviviales intégrant les outils d'IA développés.
• Qualité Logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement telles que la revue de code, les tests unitaires, la gestion de version avec Git et l'application des méthodologies Agile.
• Intégration de Systèmes : Compétences en développement d'API REST, MCP, A2A ou de microservices, permettant de consommer et d'exposer des modèles et agents d'IA dans diverses applications.
• Expertise en Python et Librairies Gen AI : Maîtrise du langage Python et des bibliothèques telles que Hugging Face, Transformers ou OpenAI API, pour le développement de solutions d'intelligence artificielle générative.
• Systèmes Agentiques : Connaissance des frameworks pour agents d'IA tels que LangChain et AutoGen, ainsi que l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou de solutions A2A.
• Évaluation d'Agents : Capacité à concevoir et exécuter des tests unitaires, fonctionnels et de performance pour des systèmes autonomes.
• Ingénierie de Données Moderne et Machine Learning : Expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA, notamment Snowpark, Lakehouse, et bases de données vectorielles (Vector DBs), constituant un avantage.

Soft Skills Attendus

• Esprit d'équipe et Communication : Aptitude à collaborer efficacement dans des équipes pluridisciplinaires et à communiquer avec des profils variés tels que les équipes métier, IT et data.
• Résolution de Problèmes : Capacité à analyser et ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles et agents, et améliorer continuellement les solutions IA.
• Curiosité et Apprentissage Continu : Le domaine de l'IA évolue rapidement avec de nouveaux modèles et outils chaque mois. Le candidat doit faire preuve de veille technologique et d'une capacité à acquérir rapidement de nouvelles compétences.
• Adaptabilité : Flexibilité pour modifier et optimiser les solutions développées en fonction des retours utilisateur ou de l'évolution des contraintes (par exemple, ajustements d'agents suite à de nouvelles politiques de sécurité ou la disponibilité de nouvelles API).
• Sensibilité à la Gouvernance et à l'Évaluation des Systèmes : Connaissance des bonnes pratiques en MLOps, notamment les registries, la gouvernance des modèles, ainsi que l'évaluation et la supervision des systèmes agentiques en environnement de production.