> Markdown version of [/jobs/ext/4535469-architecte-technique-ia-senior-ia-generative-ia-agentique-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4535469-architecte-technique-ia-senior-ia-generative-ia-agentique-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). --- # Architecte Technique IA Senior - IA Générative & IA Agentique H/F - **Company:** Wikeys - **Location:** Villejuif, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Temporary contract - **Skills:** Java (Programming Language), Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Cloud Engineering, Information Systems, Databases, Command-Query Responsibility Segregation (Software Development), Data Governance, Relational Databases, DevOps, IBM WebSphere MQ, IBM Websphere Application Server, Identity and Access Management, PostgreSQL, Language Modeling, MongoDB, MySQL, Model View Controller (MVC), Node.Js, NoSQL, OAuth, OpenID, Redis, Openid Connect, Cloud Services, SQL Databases, Web Services, Google Cloud, ReactJS, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Spring-boot, Generative AI, Change Data Capture, Gitlab, Git, AI Platforms, AngularJS, Kubernetes, Apache Kafka, Machine Learning Operations, Front End Software Development, Restful APIs, Api Management, Docker, Microservices - **Published:** November 3, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/85036389.html ## About the Role Profil recherchéVos principales responsabilitésDéfinir et concevoir les architectures techniques adaptées aux nouveaux usages de l'intelligence artificielle.Construire les fondations d'une architecture agentique et de plateformes IA mutualisées.Concevoir des architectures intégrant les LLM, le RAG, les agents IA, les mécanismes d'orchestration et les échanges entre modèles, données et services.Définir les patterns d'intégration avec le système d'information : API, microservices, architectures événementielles, plateformes Data et services Cloud.Garantir la sécurité, la résilience, la scalabilité, la traçabilité et la maîtrise des coûts des solutions IA.Intégrer les principes de sécurité by design et de gouvernance des données.Accompagner l'industrialisation des solutions à travers les pratiques MLOps et LLMOps.Définir les standards, principes et référentiels d'architecture en cohérence avec les orientations de l'entreprise.Réaliser des études d'architecture, des dossiers techniques et des dossiers de sécurité.Accompagner les équipes projets et les squads dans les choix techniques et leur mise en oeuvre.Collaborer avec les équipes de production, les experts techniques et les équipes support afin de garantir la mise en production des solutions.Compétences techniques recherchées1. Intelligence artificielle & IA agentiqueLarge Language Models (LLM).IA générative et IA agentique.Embeddings et bases de données vectorielles.RAG (Retrieval-Augmented Generation).Guardrails et évaluation de prompts.Observabilité et sécurisation des usages IA.Tool Calling, frameworks d'agents et workflows hybrides.Orchestration de contexte et mémoire applicative.MCP (Model Context Protocol).2. Sécurité et gestion des identitésIdentités non humaines (NHI).OAuth 2.0 / OpenID Connect.Token Exchange et mécanismes OBO.Workload Identity et SPIFFE.Traçabilité, audit et sécurisation des agents IA.3. Cloud & architectures distribuéesArchitectures Cloud Native.Docker et Kubernetes.Environnements Cloud public : AWS, GCP et Azure.Microservices, API REST et architectures événementielles.API Management : Kong, WSO2.Kafka, Change Data Capture et MQSeries.4. Data & bases de donnéesArchitecture Data opérationnelle et analytique.Bases de données SQL : PostgreSQL, MySQL.Bases de données NoSQL : MongoDB, Redis.Intégration et gouvernance des données.5. Industrialisation & DevOpsMLOps et LLMOps.Gouvernance et catalogues de modèles.Tests, supervision et observabilité.Gestion des coûts et résilience des plateformes IA.DevOps et GitOps.Git, GitLab et Kubernetes Operators.6. Architecture applicativeDomain-Driven Design (DDD).Architecture hexagonale.Clean Architecture.CQRS et MVC.Architectures Java / Spring Boot et Node.js.Frameworks Front-End : Angular et React.Profil recherchéVous justifiez de plus de 7 ans d'expérience en architecture technique ou architecture de solutions.Vous possédez une expertise confirmée en architecture IA, idéalement sur des environnements d'IA générative et agentique.Vous maîtrisez la conception d'architectures distribuées, Cloud, 1. Intelligence artificielle & IA agentique * Large Language Models (LLM). * IA générative et IA agentique. * Embeddings et bases de données vectorielles. * RAG (Retrieval-Augmented Generation)., * Git, GitLab et Kubernetes Operators. 6. Architecture applicative * Domain-Driven Design (DDD). * Architecture hexagonale. * Clean Architecture. * CQRS et MVC. * Architectures Java / Spring Boot et Node.js. * Frameworks Front-End : Angular et React., * Vous justifiez de plus de 7 ans d'expérience en architecture technique ou architecture de solutions. * Vous possédez une expertise confirmée en architecture IA, idéalement sur des environnements d'IA générative et agentique. * Vous maîtrisez la conception d'architectures distribuées, Cloud EUR Intelligence artificielle Clean API SGBD Google cloud platform SQL Git MVC Maîtrise des coûts MongoDB Angular Websphere Kubernetes Node.js Gouvernance des données KAFKA MySQL PostgreSQL API REST Spring Boot Java NoSQL Docker ## Description Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de ses usages en intelligence artificielle, notre client recherche un Architecte Technique IA Senior pour concevoir et faire évoluer des architectures permettant d'intégrer des solutions d'IA modernes, sécurisées et évolutives au sein de son système d'information. Vous interviendrez au sein d'un pôle technologique, en étroite collaboration avec les équipes IA, Data, Infrastructure, Production et les équipes de développement. Votre rôle sera de définir les architectures cibles et de construire des socles techniques mutualisés permettant d'héberger et d'industrialiser différents cas d'usage : IA générative, assistants métiers, agents intelligents, automatisation augmentée et analyse avancée., * Définir et concevoir les architectures techniques adaptées aux nouveaux usages de l'intelligence artificielle. * Construire les fondations d'une architecture agentique et de plateformes IA mutualisées. * Concevoir des architectures intégrant les LLM, le RAG, les agents IA, les mécanismes d'orchestration et les échanges entre modèles, données et services. * Définir les patterns d'intégration avec le système d'information : API, microservices, architectures événementielles, plateformes Data et services Cloud. * Garantir la sécurité, la résilience, la scalabilité, la traçabilité et la maîtrise des coûts des solutions IA. * Intégrer les principes de sécurité by design et de gouvernance des données. * Accompagner l'industrialisation des solutions à travers les pratiques MLOps et LLMOps. * Définir les standards, principes et référentiels d'architecture en cohérence avec les orientations de l'entreprise. * Réaliser des études d'architecture, des dossiers techniques et des dossiers de sécurité. * Accompagner les équipes projets et les squads dans les choix techniques et leur mise en oeuvre. * Collaborer avec les équipes de production, les experts techniques et les équipes support afin de garantir la mise en production des solutions., * Guardrails et évaluation de prompts. * Observabilité et sécurisation des usages IA. * Tool Calling, frameworks d'agents et workflows hybrides. * Orchestration de contexte et mémoire applicative. * MCP (Model Context Protocol). 2. Sécurité et gestion des identités * Identités non humaines (NHI). * OAuth 2.0 / OpenID Connect. * Token Exchange et mécanismes OBO. * Workload Identity et SPIFFE. * Traçabilité, audit et sécurisation des agents IA. 3. Cloud & architectures distribuées * Architectures Cloud Native. * Docker et Kubernetes. * Environnements Cloud public : AWS, GCP et Azure. * Microservices, API REST et architectures événementielles. * API Management : Kong, WSO2. * Kafka, Change Data Capture et MQSeries. 4. Data & bases de données * Architecture Data opérationnelle et analytique. * Bases de données SQL : PostgreSQL, MySQL. * Bases de données NoSQL : MongoDB, Redis. * Intégration et gouvernance des données. 5. Industrialisation & DevOps * MLOps et LLMOps. * Gouvernance et catalogues de modèles. * Tests, supervision et observabilité. * Gestion des coûts et résilience des plateformes IA. * DevOps et GitOps.