Engineer Senior H/F Cherrypick
- Paris - 75
- Freelance
- Services aux Entreprises
- Exp. 3 ans min.
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Détail du poste
Le besoin
Le contexte
Notre client, un grand groupe mutualiste français, a déployé une plateforme d'IA générative utilisée par plusieurs entités du Groupe (les « maisons »). La v1, construite dans un calendrier serré, est aujourd'hui en production.
Une v2 est en préparation, mais certaines maisons resteront sur la v1 au-delà de septembre 2026. La v1 doit donc rester stable, performante, et être mise en conformité RGPD et sécurité avant son transfert à la DSI.
L'enjeu est clair : ne pas dégrader l'expérience utilisateur, car c'est l'adoption de l'IA générative dans tout le Groupe qui est en jeu.
La mission
Vous êtes le référent run et évolutions de la plateforme IA v1 : vous la faites tourner, vous la sécurisez et vous l'améliorez.
Run et continuité de service : administrer la plateforme, suivre le backlog d'incidents, analyser et corriger
Performance : suivre les indicateurs de production, optimiser le RAG (pertinence, latence, coûts) et proposer des améliorations
Observabilité : exploiter Langfuse (traces, évaluations, coûts) et le monitoring GCP, mettre en place les alertes
Conformité et sécurité : mettre la v1 en conformité RGPD (données personnelles, rétention, traçabilité) et aux standards sécurité du Groupe
Évolutions mineures : développer sur l'API Python et le front React, sur les chaînes LangChain / LangGraph
Tests et CI/CD : constituer des jeux de test, automatiser les évaluations, renforcer l'intégration continue
Documentation et transfert : docs, schémas, specs, pour préparer la reprise par la DSI et capitaliser avec la v2
Le profil recherché
Profil recherché
Le profil recherché
Indispensable :
AI engineer confirmé ayant déjà opéré une application d'IA générative en production, pas seulement construit un POC
Python avancé (API, FastAPI ou équivalent) et React
LangChain, LangGraph et Langfuse en conditions réelles
RAG de bout en bout : découpage, embeddings, recherche vectorielle sur PostgreSQL / pgvector, évaluation
Mistral et Vertex AI (Gemini)
GCP : Cloud Run, GCS, IAM ; S3NS est un plus fort
Culture DevOps / LLMOps : CI/CD, observabilité, gestion des incidents
Français courant
Les plus :
Expérience de mise en conformité RGPD sur un produit IA (anonymisation, purge, journalisation)
Évaluation de LLM automatisée (Ragas, LLM-as-a-judge, jeux de test métier)
Terraform, Docker, GitLab CI ou GitHub Actions
Secteur assurance, mutuelle, santé ou grands groupes
Qualités attendues : rigueur en production, sens du service, autonomie, capacité à documenter et à transmettre.
Infos complémentaires
Publiée le 26/10/2026 - Réf : ec79e7fa622d497ea122edd29663b26e
