Lead AI Engineer – IA Agentique / MCP

Job Description

Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Lead AI Engineer spécialisé en IA générative et IA agentique pour intervenir sur des projets à forte composante Cloud, Data et automatisation. Vous rejoindrez un environnement visant à développer et industrialiser de nouveaux usages d’intelligence artificielle pour l’exploitation et l’automatisation des processus IT. Vos principales missions seront : Concevoir, développer et industrialiser des agents et assistants IA . Mettre en œuvre des architectures multi-agents et des assistants spécialisés. Concevoir et intégrer une infrastructure MCP (Model Context Protocol) ainsi que les connecteurs nécessaires aux API et services internes. Développer des mécanismes RAG à partir de documentations, runbooks, CMDB et bases de connaissances. Intégrer les solutions IA avec des environnements AWS, Kubernetes, VMware, Dataiku, Snowflake, Bedrock, OpenAI et LiteLLM . Développer des services Python et des outils d automatisation. Industrialiser les développements au travers de pratiques DevOps, CI/CD, observabilité et sécurité . Participer à l évolution d une plateforme AIOps existante sur AWS . Mettre en place des mécanismes d évaluation, de traçabilité et d observabilité des réponses produites par les modèles. Prendre en compte les enjeux de sécurité liés aux systèmes IA : prompt injection, gestion des secrets, contrôle des accès et protection des données. Accompagner les équipes internes dans l appropriation des technologies IA agentique et MCP. Documenter les solutions développées et contribuer à la définition des bonnes pratiques. Environnement de travail L environnement technique s appuie notamment sur : AWS, Kubernetes, Docker, VMware Cloud Foundation, Dataiku, Snowflake, Bedrock, OpenAI, LiteLLM, Jenkins, Terraform, Ansible, CI/CD et outils d orchestration. Vous interviendrez sur des sujets à la croisée de l IA agentique, du Cloud, de la Data, du DevOps et de l exploitation IT . Indispensables : Python IA agentique Architecture MCP / Model Context Protocol Développement d applications d IA générative en production Frameworks d orchestration d agents : LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou équivalents Intégration de modèles LLM Environnement technique : AWS Docker / Kubernetes Jenkins RAG Dataiku / Snowflake DevOps / CI/CD Sécurité IA : Prompt injection Gestion des secrets Contrôle des accès Gouvernance des données Maîtrise des problématiques d hallucination, qualité, coûts, latence et dérive des modèles Atouts : Machine Learning / Deep Learning Méthodes Agile / Scrum TDD Pratiques DevOps Expérience de l exploitation IT / AIOps