DGTL / Signe + est le facilitateur pour tous les acteurs qui recherchent des ressources ou des missions DATA. Spécialiste du marché Data et BI, nous intervenons dans toute la France comme à l'étranger ; en sous-traitance, pré-embauche, recrutement, portage commercial, portage salarial, etc. Depuis 2018, nous accompagnons nos clients avec proximité, juste prix et préoccupation éthique de tous les instants. https://www.dgtl-performance.com Le poste : Notre client, leader industriel français, fait face à un enjeu stratégique majeur : moderniser son support IT en exploitant les capacités de l'intelligence artificielle générative. Vous rejoindrez une équipe en charge de concevoir et d'industrialiser une plateforme interne révolutionnaire basée sur des agents IA autonomes, capables d'investiguer et de résoudre automatiquement des incidents IT critiques. **Contexte et enjeux** L'organisation dispose actuellement d'une expertise limitée sur les architectures Agentic AI et plateformes IA avancées. Votre mission consistera à combler ce gap d'expertise et à transformer la manière dont les équipes IT gèrent les incidents. La plateforme devra orchestrer intelligemment plusieurs systèmes d'entreprise (Splunk pour le monitoring, ServiceNow pour la gestion d'incidents, Grafana pour la visualisation, et autres outils internes) pour automatiser l'analyse des problèmes et proposer des solutions sans intervention humaine. **Responsabilités principales** Vous serez responsable de l'architecture et du développement d'une solution multi-agents utilisant les frameworks d'IA les plus avancés (Microsoft Agent Framework, LangChain). Vous concevrez des agents spécialisés capables de croiser les données provenant de multiples sources, d'analyser les logs complexes, de proposer des diagnostics et d'automatiser les workflows de résolution. Parallèlement, vous devrez assurer l'industrialisation complète : pipelines CI/CD robustes avec GitLab, déploiement en environnement Kubernetes avec Helm, observabilité fine (Grafana, Prometheus, OpenTelemetry) et conformité sécurité. **Environnement technique et méthodologie** Stack technique : Python 3.x en backend, orchestration d'agents IA via LangChain/Microsoft frameworks, intégration API REST, Kubernetes/Docker pour la containerisation, GitLab pour le versioning et la CI/CD, Helm pour la gestion des déploiements. Approche agile/Scrum avec itérations régulières et delivery incrémentale. Vous travaillerez dans un contexte industriel exigeant, avec des standards entreprise stricts en matière de qualité, sécurité et traçabilité. **Livrables et impact** Architecture détaillée des agents IA et workflows d'orchestration ; codebase Python production-ready avec couverture de tests ; pipelines CI/CD automatisées et sécurisées ; infrastructure Kubernetes maîtrisée ; documentation technique complète et transfert de compétences aux équipes support. Vous aurez l'opportunité rare de façonner une solution avant-gardiste en IA appliquée à l'IT ops, avec visibilité directe sur l'impact métier. **Conditions d'engagement** Basé à Clermont-Ferrand, avec 2 à 3 jours de présence sur site par semaine minimum. Mission démarrage immédiat, engagement jusqu'au 31 décembre 2026, renouvelable. Vous évoluerez aux côtés de petites équipes agiles et d'experts métier reconnus. Profil recherché : **Expérience requise** Minimum 3 à 5 ans d'expérience confirmée en développement backend, avec au moins 2-3 ans en Python production. Expérience démontrée sur des architectures techniques complexes et exigeantes. Vous devez avoir exploré ou implémenté des solutions IA modernes (LLM, orchestration d'agents, RAG) dans un contexte réel ou de POC avancé. Familiarité avec les méthodologies DevOps et infrastructure-as-code. Profil idéalement sénior ayant piloté la conception et l'industrialisation d'au moins une plateforme technique majeure. **Compétences techniques indispensables** - **Python avancé** : maîtrise de Python 3.x, design patterns, architecture modulaire, gestion des dépendances - **Agentic AI & LLM** : expérience avec orchestration d'agents IA, frameworks comme LangChain, manipulation des LLM, prompt engineering avancé, architecture multi-agents, patterns de réflexion et planification autonome - **Kubernetes & Docker** : déploiement, gestion des ressources, security context, networking, persistent volumes ; Helm pour templating et packaging - **CI/CD (GitLab)** : pipelines YAML, stages, artifacts, registry Docker, security scanning, automated tests in pipeline - **Observabilité & Monitoring** : Grafana (dashboards custom), Prometheus (métriques), OpenTelemetry (instrumentation distribuée tracing), alerting - **APIs REST** : conception et implémentation d'APIs robustes, versioning, sécurité, documentation (OpenAPI/Swagger) - **Testing** : tests unitaires, tests d'intégration, mocking, pytest, couverture de code **Compétences techniques très appréciées** - Microsoft Agent Framework ou Azure AI Services (expérie...