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# Engineer Gcp H/F

- **Company:** Onepoint
- **Location:** Toulouse, France (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Clean Code Principles, Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Automation of Tests, BigQuery, Cloud Computing, Cloud Storage, Code Review, Continuous Integration, Information Engineering, Data Governance, Identity and Access Management, Python (Programming Language), Machine Learning, Cloud Services, Software Engineering, Google Cloud, Cloud Monitoring, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Llamaindex, Generative AI, Vertex AI Vector Search, Git, LangSmith, Kubernetes, Google Cloud Functions, Machine Learning Operations, Google Gemini
- **Published:** October 10, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84274004.html

## About the Role

Expérience de 3 à 8 ans minimum en développement logiciel, data engineering, machine learning ou IA générative.

 - Expérience significative sur Google Cloud Platform (GCP) avec mise en oeuvre de solutions en production.
 - Expérience sur les services Vertex AI, Gemini, BigQuery, Cloud Run et les architectures cloud natives GCP.
 - Expérience dans la conception de solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation), d'agents IA et d'applications basées sur les LLM.
 - Bonne compréhension des enjeux de sécurité, gouvernance et gestion des coûts dans les environnements cloud.

Les plus appréciés:

 - Certification Google Professional Cloud Architect, Professional Machine Learning Engineer ou équivalent.
 - Expérience sur Vertex AI Agent Builder et les architectures multi-agents.
 - Contribution à des projets d'IA générative déployés en production.
 - Connaissance des environnements Kubernetes (GKE).

Notre processus de recrutement :

 - 1er échange avec, ou : échange sur vos souhaits et motivations, et présentation de l'entreprise (durée : 1 heure, Teams ou présentiel)
 - 2ème échange avec un expert ou une experte technique : questions techniques et descriptif de nos projets (durée : 1 heure, Teams ou présentiel)
 - 3e échange avec un ou une partenaire en fonction du poste : projection sur votre rôle au sein de Onepoint (durée : 1 heure, Teams ou présentiel), Git
Kubernetes
Python
Gouvernance des données

## Description

Vous intervenez sur tout le cycle de vie du projet, du conseil au code :

 - Cadrer et architecturer : analyser les besoins métiers pour concevoir des solutions d'IA générative adaptées (RAG, agents IA, optimisation de prompts et spécialisation de modèles lorsque nécessaire) en vous appuyant sur les services de l'écosystème Google Cloud.
 - Industrialiser : développer des applications robustes en Python et intégrer les modèles d'IA aux systèmes existants via APIs, pipelines data et services cloud, avec un objectif clair : transformer les expérimentations en solutions de production.
 - Déployer et optimiser : mettre en production des solutions d'IA générative sur Google Cloud en garantissant performance, scalabilité, sécurité, observabilité et maîtrise des coûts.
 - Accompagner et conseiller : vulgariser les enjeux techniques auprès des parties prenantes et accompagner les équipes métiers et IT dans l'adoption des usages de l'IA générative.

Notre écosystème technique (indicatif, variable en fonction des missions) :

Nous recherchons avant tout un(e) ingénieur(e) capable de concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA générative dans un environnement Google Cloud Platform.

 - Développement & Software Engineering : excellente maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement (Clean Code, Git, CI/CD, tests automatisés, revue de code) pour garantir des solutions robustes et maintenables.
 - IA Générative & Agents IA : expérience de la conception de solutions basées sur les LLM, de l'orchestration de workflows avec LangChain ou LlamaIndex et de l'utilisation des services Vertex AI, Gemini, Model Garden et Vertex AI Agent Builder.
 - Data & RAG : maîtrise des architectures RAG et des services associés tels que BigQuery, Cloud Storage, AlloyDB, Vertex AI Vector Search ou d'autres bases vectorielles selon les contextes clients.
 - Cloud GCP : expertise des principaux services Google Cloud tels que Cloud Run, GKE (Kubernetes), Vertex AI, Pub/Sub, Cloud Functions, IAM, Cloud Monitoring et des bonnes pratiques d'architecture cloud.
 - LLMOps & MLOps : mise en place des pipelines de déploiement, d'évaluation et de monitoring des modèles avec Vertex AI Pipelines, Vertex AI Evaluation, Model Monitoring, MLflow ou LangSmith.
 - Sécurité & Gouvernance : intégration des mécanismes de sécurité, de gouvernance des données et de contrôle des usages IA afin de concevoir des solutions fiables, conformes et responsables., Contribuez aux grandes transformations des entreprises et des acteurs publics en alliant innovation technologique et expertise métier, au service de nos clients et de la société pour les faire avancer durablement.