Architecte technique & Lead développeur IA / GenAI (H/F)
Collective
Paris, France
17 days ago
Role details
Contract type
Permanent contract Employment type
Full-time (> 32 hours) Working hours
Regular working hours Languages
French, English Experience level
SeniorJob location
Paris, France
Tech stack
API
Artificial Intelligence
Airflow
Continuous Integration
Distributed Systems
Python
PostgreSQL
MongoDB
NoSQL
Redis
SQL Databases
Large Language Models
Spark
Generative AI
Backend
Kubernetes
Kafka
Bitbucket
Machine Learning Operations
Docker
Jenkins
Go
Microservices
Job description
Dans le cadre d'un programme stratégique IA, vous interviendrez sur une plateforme innovante visant à automatiser la gestion de plus de 13 millions d'emails par an.
L'objectif est de réduire les traitements manuels et les risques opérationnels via des solutions basées sur des agents IA (Agentic AI) et des technologies LLM / GenAI., Architecture & Lead
- Concevoir une architecture IA basée sur des agents
- Définir la roadmap technique et les métriques de performance
- Assurer la scalabilité et la conformité
Développement
- Développer en Python et Golang
- Implémenter des solutions LLM (RAG, prompting, orchestration)
- Mettre en place des pipelines MLOps / LLMOps
- Déployer en production des systèmes distribués
Coordination métier
- Traduire les besoins opérationnels
- Définir les règles de priorisation et les KPI
- Collaborer avec équipes IT, métier et compliance
Innovation
- Suivre les évolutions en IA générative
- Tester de nouvelles approches (agents IA, automatisation)
Requirements
Environnement technique
- Python, Golang
- LLM / GenAI (RAG, agents IA, prompting)
- Microservices, APIs, systèmes distribués
- Kubernetes, Docker
- Data : PostgreSQL, MongoDB, Airflow, Spark
- Event-driven : Kafka, Redis
- CI/CD : Jenkins, Bitbucket
- Outils : CrewAI, intégrations MCP / A2A / ACP, * 10+ ans en développement backend
- 3+ ans en rôle Tech Lead / Architecte
- Expertise Python & Golang
- Expérience en architectures cloud et distribuées
- Bonne maîtrise data engineering (SQL/NoSQL, pipelines)
- Connaissances IA/ML (NLP, MLOps)
- Anglais courant
- Expérience en finance
- Connaissance réglementaire (GDPR, MiFID)
- Expérience en IA générative / LLM