> Markdown version of [/jobs/ext/431935-ingenieur-e-ia-genai-gcp-mandatory-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/431935-ingenieur-e-ia-genai-gcp-mandatory-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Ingénieur·e IA Genai Gcp Mandatory H/F - **Company:** Amaris - **Location:** Inconnu, France (Remote available) - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Automation of Tests, Cloud Computing, Continuous Integration, Cursor (Graphical User Interface Elements), Identity and Access Management, Python (Programming Language), Data Logging, Google Cloud, Delivery Pipeline, Large Language Models, Generative AI, Fastapi, Docker - **Published:** June 20, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/80378118.html ## About the Role Votre profil : Ingénieur logiciel confirmé en Python, à l'aise avec l'asynchrone (async/await), la conception d'API (FastAPI ou équivalent) et les bonnes pratiques de code/industrialisation. Solide maîtrise de GCP, en particulier IAM, Cloud Run, Secret Manager, Cloud Logging/Monitoring, et expérience concrète de déploiements conteneurisés (Docker). Expérience pratique dans la mise en oeuvre d'agents IA / frameworks d'agents (ADK, LangGraph, Autogen, etc.) et dans l'intégration de LLM (Vertex AI ou équivalent). Compétences en architecture d'événements et de services : modèles de communication d'agent à agent, schémas de messages, routage, gestion d'état, retries, patterns d'orchestration. Culture forte de la fiabilité et de la sécurité : tests automatisés, CI/CD, observabilité (logs, métriques, traces), guardrails (DLP, gestion des secrets, IAM) et bonnes pratiques de production. Capacité à travailler avec les équipes métier (IT & Finance), à vulgariser les concepts GenAI, à documenter et à accompagner l'adoption des cas d'usage, avec appétence pour le développement assisté par l'IA (Claude, Copilot, Cursor)., * Ingénieur logiciel confirmé en Python, à l'aise avec l'asynchrone (async/await), la conception d'API (FastAPI ou équivalent) et les bonnes pratiques de code/industrialisation. * Solide maîtrise de GCP, en particulier IAM, Cloud Run, Secret Manager, Cloud Logging/Monitoring, et expérience concrète de déploiements conteneurisés (Docker). * Expérience pratique dans la mise en oeuvre d'agents IA / frameworks d'agents (ADK, LangGraph, Autogen, etc.) et dans l'intégration de LLM (Vertex AI ou équivalent). * Compétences en architecture d'événements et de services : modèles de communication d'agent à agent, schémas de messages, routage, gestion d'état, retries, patterns d'orchestration. * Culture forte de la fiabilité et de la sécurité : tests automatisés, CI/CD, observabilité (logs, métriques, traces), guardrails (DLP, gestion des secrets, IAM) et bonnes pratiques de production. * Capacité à travailler avec les équipes métier (IT & Finance), à vulgariser les concepts GenAI, à documenter et à accompagner l'adoption des cas d'usage, avec appétence pour le développement assisté par l'IA (Claude, Copilot, Cursor)., Intelligence artificielle API Google cloud platform Routage Python Monitoring Docker ## Description Entretiens (en moyenne, le nombre d'entretiens est de 3 - il peut toutefois varier en fonction du niveau d'ancienneté requis pour le poste). Au cours des entretiens, vous rencontrerez les membres de notre équipe : votre supérieur hiérarchique bien sûr, mais aussi d'autres personnes avec lesquelles vous serez amené à travailler. Ces entretiens nous permettront d'en apprendre davantage sur vous, votre expérience et vos compétences, mais aussi sur le poste et ce que l'on attendra de vous. Bien entendu, vous apprendrez également à connaître Amaris : notre culture, notre histoire, nos équipes et vos opportunités de carrière ! Étude de cas: En fonction du poste, vous serez peut-être appelé à passer un test. Il pourra s'agir d'un jeu de rôle, d'une évaluation technique, d'un scénario de résolution de problème, etc. Comme vous le savez, chaque personne est différente et il en va de même pour chaque rôle dans une entreprise. C'est pourquoi nous devons nous adapter en conséquence, si bien que le processus peut parfois être quelque peu différent pour chacun. Cela dit, nous nous mettons toujours à la place du candidat pour lui offrir la meilleure expérience possible. Nous avons hâte de vous rencontrer ! Nous recherchons un·e Ingénieur·e IA Générative (GenAI) sur environnement GCP, capable de concevoir, implémenter et sécuriser des Agents IA ainsi que leurs interactions dans un écosystème cloud moderne. Vous serez en charge de développer des APIs et outils MCP en Python, de déployer des services conteneurisés sur Cloud Run et de mettre en place des flux d'agent à agent (événementiels et/ou RPC) répondant à des besoins métier complexes. En lien étroit avec les équipes IT & Finance et les équipes Data/Cloud, vous analyserez l'architecture existante, identifierez les cas d'usage pertinents pour la GenAI et proposerez des solutions robustes, observables et sécurisées. Vous définirez les schémas de messages, la logique d'orchestration (routage, retries, gestion d'état) et intégrerez les modèles LLM et filtres de sécurité via Vertex AI (ou équivalent). Vous participerez à la mise en place des tests, à la validation des comportements des agents et veillerez à la qualité, la sécurité et la traçabilité des interactions., Concevoir, développer et déployer des APIs et outils MCP en Python (FastAPI/async), conteneurisés et exécutés sur Cloud Run dans l'environnement GCP. - Construire et sécuriser des serveurs MCP exposant les données et outils internes aux Agents IA, en s'appuyant sur IAM, Secret Manager et les bonnes pratiques de sécurité cloud. - Développer des Agents IA génératifs et leurs workflows (framework interne L'Oréal ou du marché : LangGraph, Autogen, etc.), incluant les interactions d'agent à agent (événementiel et/ou RPC). - Définir les schémas de messages, la logique d'orchestration (routage, retries, gestion d'état) et intégrer les appels modèles, filtres de sécurité et évaluations via Vertex AI (ou équivalent). - Mettre en place la chaîne de fiabilisation de bout en bout : tests automatisés, observabilité (Cloud Logging, OpenTelemetry), guardrails (DLP, secrets, IAM) et pipelines CI/CD pour passer du PoC à la production. - Documenter l'architecture et les runbooks, assurer la passation aux équipes opérationnelles et accompagner les équipes métier dans l'industrialisation et l'adoption de leurs cas d'usage GenAI. ## Related Videos - [Designing and Deploying Distributed Multimodal Multi-Agent Systems with Google's AI Stac](https://www.wearedevelopers.com/videos/1976-designing-and-deploying-distributed-multimodal-multi-agent-systems-with-google-s-ai-stac) - [Crypto-secure Data Management with In-Database Blockchain](https://www.wearedevelopers.com/videos/632-crypto-secure-data-management-with-in-database-blockchain) - [Intro to FastAPI](https://www.wearedevelopers.com/videos/462-intro-to-fastapi) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [Building and Deploying Multi-Agent Systems with ADK and Vertex AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/1918-building-and-deploying-multi-agent-systems-with-adk-and-vertex-ai) - [Build Delightful Mobile Experiences with Kotlin, Realm, and Atlas Device Sync](https://www.wearedevelopers.com/videos/694-build-delightful-mobile-experiences-with-kotlin-realm-and-atlas-device-sync) ## Related Articles - [Got AI ideas but no money? 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