Descriptif du poste: Le contexte Notre client renforce son équipe IA Platform (IAP), qui développe et opère les services génériques nécessaires aux projets d'IA générative du groupe : gestion autonome des clés LLM, monitoring et observabilité avancée, évolutions autour de LiteLLM et des providers, industrialisation des patterns RAG et agents, conformité et sécurité IA. Dans ce cadre, notre client souhaite intégrer un·e développeur·se IA, expert·e en RAG as a Service, architecture IA scalable et ingénierie de plateformes IA.   Vos missions * Industrialiser un « RAG as a Service » interne : définition des patterns d'ingestion, chunking, vectorisation, mise à jour des index, et implémentation de pipelines RAG reproductibles, monitorés et exploitables par toutes les équipes IA * Contribuer à la plateforme IA (IAP) : développement de nouvelles fonctionnalités sur LiteLLM / LLM gateway, participation à l'observabilité 360° (monitoring tokens, coûts, prompts), optimisation des workflows de gestion des clés * Accompagner techniquement les projets IA métiers : formalisation des bonnes pratiques d'utilisation des modèles ouverts et fermés, intégration des modèles dans les pipelines existants (finetuning léger, prompting avancé), audit et amélioration des solutions RAG existantes (latence, pertinence, coûts) *  Participer au cycle de vie Agile SAFe de la Digital Factory : backlog refinement, daily, PI Planning, interactions avec les équipes connexes   Environnement technique Python (FastAPI, LangGraph, LangChain, Pydantic, asyncio) · Langfuse · LiteLLM · FAISS, Qdrant, Milvus, Elasticsearch · Azure, Kubernetes, AWS (Terraform) · Kafka · Jenkins, GitLab · Angular, Java · Datadog · SharePoint, GED · Mistral, GPT, Claude. Rémunération : Selon Profil Profil recherché: Le profil recherché Vous maîtrisez : * Les architectures RAG avancées : hybrides BM25 + vecteurs, graph RAG, agents augmentés * Les LLM (Mistral, GPT, Claude) et les protocoles de génération * Les patterns d'observabilité IA : Langfuse, tracing prompts * La conception d'API robustes, scalables et sécurisées * Le développement de microservices cloud-ready (Azure / Kubernetes) * La conception d'architectures « LLM Gateway » ou « Model Router » de type LiteLLM * La gestion de pipelines data (Kafka ou équivalents) * Les compétences Fullstack : Python, Java, Angular * L'intégration avec des SI complexes : SharePoint, GED, systèmes distribués * L'optimisation coûts / performance des workloads IA * Les chaînes CI/CD (Jenkins, GitLab) et le déploiement AWS (Terraform) * La mise en place de dashboards et d'alerting (Datadog, Langfuse)   Vous connaissez les obligations de l'IA Act et la gestion des données sensibles, et vous appliquez les standards de sécurité IA et de protection des données.