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Développeur IA Générative Confirmé (H/F) – RAG, Agents IA & Industrialisation LLMOps

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Role
AI / ML
Experience
Mid
Employment
Full-time
Company size
Mid-size
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Profil développeur IA générative confirmé avec 3 à 6 ans en développement logiciel et une vraie expérience IA/data/NLP/RAG/chatbot. Solides bases Python, API/microservices, RAG, LLM, conteneurs, CI/CD et observabilité. Poste basé à Rennes/Cesson-Sévigné, en CDI.

Core skills

PythonRAGLLMOps

Required skills

FastAPI/Pydantic/asyncioAPI-first developmentMicroservicesVector searchHybrid searchEmbeddingsDocument indexingAzure AI Search/Elasticsearch/Qdrant/Pinecone/Weaviate/MilvusLangChain/LangGraph/LlamaIndex/Semantic Kernel/CrewAIMistral/Azure OpenAI/OpenAI/Claude/BedrockPrompt managementAgentsTool callingDocker/Kubernetes/Terraform/Cloud containersCI/CDGitLab CI/Jenkins/GitHub ActionsGrafana/Prometheus/Datadog/LangfusePostgreSQLUnit testingIntegration testingRegression testingAI response evaluationAWS/Azure/GCPAI agentsCloud containerization

Optional skills

OCRAWSAzureGCP

What you'll do

  • Concevoir et développer des pipelines RAG : ingestion documentaire, chunking, vectorisation, embeddings, indexation et mise à jour des corpus
  • Intégrer des LLM dans des architectures applicatives robustes : Mistral, Azure OpenAI, OpenAI, Claude, Bedrock ou modèles internes
  • Développer des assistants conversationnels et des agents IA capables d’orchestrer des tâches métier multi-étapes
  • Travailler sur des cas d’usage documentaires : OCR, transformation de documents, extraction d’informations, recherche augmentée, synthèse et analyse de corpus
  • Concevoir des API et microservices exposant des capacités IA aux applications métier
  • Contribuer aux études de faisabilité technique à partir de besoins métiers : qualifier ce qui est réaliste, identifier les contraintes, proposer une trajectoire de mise en œuvre
  • Participer à l’industrialisation des solutions : tests, CI/CD, Docker, Kubernetes, Terraform, supervision, documentation
  • Mettre en place des mécanismes d’observabilité IA : suivi des prompts, qualité des réponses, latence, coûts, erreurs, hallucinations, logs et traces d’exécution
  • Contribuer aux bonnes pratiques LLMOps : versioning des prompts, évaluation, monitoring, guardrails, gestion des modèles et amélioration continue
  • Dialoguer avec les équipes métiers et techniques pour expliquer les choix, limites et arbitrages des solutions IA
  • Participer aux rituels Agile : daily, refinement, sprint planning, démonstrations, rétrospectives

What they require

  • Profil technique capable de coder, d’industrialiser, de documenter, d’échanger avec un client, de comprendre un besoin métier et d’expliquer simplement ce qui est faisable ou non
  • Bonne posture conseil : savoir communiquer, poser les bonnes questions, alerter sur les risques et travailler en équipe dans un environnement grand compte
  • Solides bases en développement logiciel et exposition réelle aux sujets IA générative
  • Python avancé
  • FastAPI, Pydantic, asyncio ou équivalents
  • Développement API-first et microservices
  • Architectures RAG : recherche vectorielle, recherche hybride, embeddings, indexation documentaire
  • Bases vectorielles ou moteurs de recherche : Azure AI Search, Elasticsearch, Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus ou équivalents
  • Frameworks IA : LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI ou équivalents
  • Intégration de LLM : Mistral, Azure OpenAI, OpenAI, Claude, Bedrock ou modèles internes
  • Orchestration multi-modèles, gestion des prompts, fallback, agents et appels d’outils
  • Docker, Kubernetes, Terraform ou environnement cloud conteneurisé
  • CI/CD : GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions ou équivalents
  • Observabilité : Grafana, Prometheus, Datadog, Langfuse ou équivalents
  • Bases de données et stockage : PostgreSQL, Elasticsearch, stockage documentaire ou équivalents
  • Tests unitaires, tests d’intégration, tests de non-régression et évaluation de réponses IA
  • Expérience sur des pipelines documentaires volumineux
  • Expérience OCR, extraction de données ou analyse de documents
  • Première expérience sur des agents IA ou workflows multi-étapes
  • Connaissance des sujets LLMOps
  • Expérience cloud AWS, Azure ou GCP
  • Compréhension des enjeux de sécurité, RGPD, IA Act et gouvernance des données
  • Expérience dans un environnement banque, finance, assurance, secteur public ou fortement réglementé
  • Preferred: expérience sur des pipelines documentaires volumineux
  • Preferred: expérience OCR, extraction de données ou analyse de documents
  • Preferred: première expérience sur des agents IA ou workflows multi-étapes
  • Preferred: connaissance des sujets LLMOps
  • Preferred: expérience cloud AWS, Azure ou GCP
  • Preferred: compréhension des enjeux de sécurité, RGPD, IA Act et gouvernance des données
  • Preferred: expérience dans un environnement banque, finance, assurance, secteur public ou fortement réglementé
  • Idéalement 3 à 6 ans d’expérience en développement logiciel, avec une première expérience significative sur un projet IA, data, NLP, RAG, chatbot, assistant conversationnel ou IA générative
  • Un profil ayant seulement 2 ans d’expérience pourra être considéré s’il est techniquement solide, autonome, curieux et déjà exposé à des sujets IA concrets
  • Formation Bac+5 en informatique, data, IA, mathématiques appliquées, école d’ingénieurs ou équivalent universitaire
  • Rigueur technique
  • Autonomie
  • Capacité à travailler en équipe
  • Bonne communication écrite et orale
  • Capacité à dialoguer avec des profils métiers et techniques
  • Culture de la documentation
  • Esprit critique face aux réponses générées par les modèles
  • Sens du service client
  • Capacité à travailler dans un cadre projet structuré et exigeant
  • Profil technique capable de coder proprement, d’industrialiser, mais aussi d’échanger avec les interlocuteurs métiers pour qualifier la faisabilité d’un besoin, expliquer les contraintes IA et contribuer à une relation client de qualité
  • Être capable de coder, d’industrialiser, de documenter, mais aussi d’échanger avec un client, de comprendre un besoin métier et d’expliquer simplement ce qui est faisable ou non
  • Au-delà de 6 ans d’expérience, une trajectoire vers un rôle de Tech Lead IA pourra être envisagée selon le niveau d’autonomie, d’architecture et d’encadrement technique

Benefits

  • Intégrer une entreprise à taille humaine, reconnue pour son expertise en transformation digitale, data et IA
  • Intervenir sur des missions concrètes, auprès de clients grands comptes, sur des sujets en forte croissance : IA générative, RAG, agents IA, plateformes conversationnelles, industrialisation des usages, gouvernance des données et sécurité
  • Suivi managérial
  • Montée en compétences
  • Partage d’expertise
  • Proximité avec les équipes
  • Trajectoire de carrière structurée
  • Des projets IA concrets, au-delà du simple POC
  • Des environnements techniques exigeants
  • Des clients grands comptes avec de vrais enjeux métier
  • Une équipe à taille humaine
  • Un accompagnement de proximité
  • Des perspectives d’évolution vers des rôles de Tech Lead IA, Lead Developer, Architecte ou profil hybride technique/fonctionnel
  • Un cadre CDI stable, avec une vraie logique de développement des compétences
  • Clarté, écoute et réactivité : nous vous accompagnons à chaque étape du processus

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Cabinet d'expertises numériques français, Société à Mission, engagé pour un numérique responsable au service de l'humain.

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