Engineer - CDI H/F

collectivite

Information importante

Type de contrat: CDI

Salaire : Salaire selon profil

Localisation : Lille, France

Date de démarrage :

2 à 4 semaines

Mode de travail : Sur site, Hybride

Publié le : 6 juillet 2026

Le besoin

Contexte

Cenova est un cabinet de conseil spécialisé en Data & IA, accompagnant depuis 2016 ses clients dans leurs projets de transformation digitale et data. Les équipes interviennent principalement auprès de grands acteurs du Luxe, du Retail, du Tourisme & Loisirs ainsi que de l'industrie agroalimentaire, sur des projets alliant expertise technique, compréhension des enjeux métier et innovation.

Au sein de la practice Data Tech, vous rejoindrez une équipe de Data Engineers, Data Scientists et AI Engineers passionnés, intervenant sur des projets à forte valeur ajoutée autour de l'Intelligence Artificielle, du Machine Learning et de l'IA Générative.

Missions

En collaboration avec les équipes Data, Produit, DSI et Métiers de nos clients, vous contribuerez à concevoir et industrialiser des solutions d'IA générative répondant à des problématiques métiers concrètes.

Vous serez notamment amené(e) à :

• Concevoir, développer et déployer des applications basées sur les LLMs : assistants métier, moteurs de recherche documentaire, automatisation de processus, agents IA, aide à la décision...

• Concevoir des architectures RAG robustes et industrialisables (ingestion, chunking, embeddings, vectorisation, retrieval, génération).

• Développer des agents IA capables d'interagir avec différents systèmes d'information et APIs métier.

• Participer à la conception et à l'industrialisation de services basés sur le Model Context Protocol (MCP) lorsque les projets le nécessitent.

• Développer des APIs et services backend permettant l'intégration des solutions IA dans les SI de nos clients.

• Concevoir des pipelines de données fiables et performants.

• Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de Software Engineering.

• Industrialiser les solutions : monitoring, observabilité, évaluation, optimisation des performances, gestion des coûts et de la qualité.

• Collaborer étroitement avec les équipes métier afin de transformer leurs besoins en solutions concrètes à forte valeur ajoutée.

• Réaliser une veille technologique active sur les LLMs, les frameworks d'agents et les pratiques émergentes de l'IA générative.

Selon vos envies, vous pourrez également contribuer au développement de notre offre IA, à des sujets d'avant-vente, à notre Datalab ou au partage d'expertise auprès des équipes du cabinet.

Outils & Environnement

• Python

• Développement d'APIs (FastAPI ou équivalent)

• LLMs (OpenAI, Gemini, Claude, Mistral...)

• Solutions RAG et agents IA

• Pipelines de données

• Docker

• Git

• SQL

• Plateformes Cloud (GCP de préférence, Azure ou AWS)

• Bonnes pratiques de Software Engineering (tests, qualité de code, documentation, CI/CD)

• Frameworks appréciés : LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou équivalents

• Model Context Protocol (MCP)

• LLMOps / MLOps

• Bases vectorielles

• Databricks

• BigQuery

• Vertex AI

• Kubernetes

• React / JavaScript

Conditions de travail

• Contrat : CDI

• Localisation : Lille ou Paris

• Secteurs d'intervention : Retail, Luxe, Tourisme & Loisirs, industrie agroalimentaire

• Processus de recrutement en trois étapes : entretien RH, entretien manager, rencontre avec un associé

Profil recherché

1. Diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou d'un Master (Bac +5)
2. Au moins 4 années d'expérience professionnelle (hors alternance) dans le développement de solutions Data, Machine Learning ou Intelligence Artificielle
3. Expérience dans la conception et mise en production de solutions d'IA en environnement professionnel
4. Excellente maîtrise de Python
5. Expérience en développement d'APIs (FastAPI ou équivalent)
6. Expérience concrète avec les LLMs (OpenAI, Gemini, Claude, Mistral...)
7. Mise en oeuvre de solutions RAG ou d'agents IA
8. Développement de pipelines de données
9. Maîtrise de Docker, Git et SQL
10. Expérience sur une plateforme Cloud (de préférence GCP, Azure ou AWS)
11. Connaissance des bonnes pratiques de Software Engineering (tests, qualité de code, documentation, CI/CD)
12. Capacité à comprendre les enjeux métier et à transformer une problématique opérationnelle en solution IA robuste, maintenable et industrialisable
13. Qualités personnelles : rigueur technique, autonomie, capacité d'analyse, curiosité, sens du collectif, capacité à vulgariser des sujets complexes auprès d'interlocuteurs non techniques