First seen by Alion on Oct 19, 2026.
Au sein d’une équipe Architecture et Cloud privé, vous serez chargé de concevoir et de garantir la cohérence des architectures de solutions d’intelligence artificielle générative et agentique : assistants, RAG, agents autonomes et systèmes multi-agents. Vous accompagnerez leur industrialisation, du prototype à la production, sur des environnements cloud privés et publics, en définissant les choix technologiques, les composants réutilisables et les standards d’architecture. Vos missions comprendront la conception et le prototypage d’agents, l’intégration sécurisée des outils et des données du système d’information via les protocoles MCP et les API, ainsi que l’automatisation des déploiements et des pipelines LLMOps selon une approche GitOps. Vous veillerez à la sécurité, à la conformité réglementaire, à la qualité des réponses, à l’observabilité et à la maîtrise des coûts des solutions. Vous rédigerez les dossiers d’architecture, participerez aux revues techniques et accompagnerez les développeurs dans l’adoption de l’IA et des assistants de code, tout en assurant une veille technologique et le support des projets.
Profil recherché
Vous justifiez de plus de 9 ans d’expérience en développement et en architecture logicielle, dont au moins 3 ans sur des projets d’IA ou d’IA générative. Vous maîtrisez Python et FastAPI, et possédez de bonnes connaissances en Java, Quarkus et LangChain4j. Vous disposez d’une expertise en LLM, prompt engineering, architectures RAG et frameworks agentiques tels que LangChain, LangGraph ou LlamaIndex, ainsi que d’une connaissance des protocoles MCP et A2A. Vous avez une expérience des plateformes IA cloud et du déploiement de modèles open source sur cloud privé, des bases vectorielles et de PostgreSQL. Vous maîtrisez Docker, Kubernetes, OpenShift, les pipelines CI/CD et les approches GitOps avec ArgoCD. Vous connaissez les pratiques LLMOps : évaluation, observabilité, gestion des prompts, guardrails et suivi des coûts. Une bonne compréhension de la sécurité des applications IA, de l’AI Act et des enjeux d’IA responsable est attendue, ainsi qu’une capacité à formaliser les choix d’architecture, à accompagner les développeurs et à collaborer avec les équipes techniques et métiers.

