Lead Dev IA - ai Applied Engineer H/F Extia

**Contexte et raison d'être du poste**
Les entreprises souhaitent désormais dépasser le stade des démonstrateurs et des prototypes pour déployer de véritables applications d'IA générative en production. En tant que Lead Dev IA / AI Applied Engineer, vous portez la réalisation technique des projets clients de bout en bout, livrez des applications robustes et faites monter en compétences les équipes de développeurs.

**Missions principales**
- **Développement et intégration IA** : Concevoir et développer des chatbots experts sur base de connaissances, des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation), des agents autonomes et leurs intégrations via API.

- **Qualité, fiabilité et évaluation (LLMOps)** : Mettre en place des batteries de tests, des jeux d'évaluation et le suivi continu de la qualité des réponses générées en environnement de production.

- **Encadrement et leadership technique** : Assurer la revue de code, définir les standards de développement et accompagner la montée en compétences des consultants déployés chez les clients (encadrement de 2 à 5 développeurs).

- **Création d'accélérateurs internes** : Construire et maintenir les briques techniques réutilisables de la Practice IA ainsi que les environnements de test destinés aux consultants.

- **Avant-vente et chiffrage** : Estimer les charges de développement et contribuer à la rédaction de la partie réalisation des propositions commerciales.

**Informations complémentaires :**
Contrat : CDI uniquement
Salaire : 55-65K selon la séniorité
Localisation : Ile-de-France

**Profil et compétences recherchées**

- **Expérience de minimum 4 ans (post-diplôme)** en développement tourné IA générative / agentique
- **Anglais & Français courants**
- **Back-end** : Maîtrise experte de Python et conception d'API avec FastAPI.
- **DevOps & Qualité** : Solide pratique de Docker, des pipelines CI/CD et des méthodologies de tests automatisés.
- **Front-end** : Maîtrise d'au moins un langage/framework front-end (JavaScript / TypeScript, Flutter, etc.).
- **Cloud** : Connaissance d'un environnement cloud (GCP, Azure ou AWS) et des mécanismes de déploiement applicatif.
- **SDK & Modèles** : Pratique avancée des SDK Anthropic, OpenAI, Vertex AI.
- **Frameworks & Orchestration** : Maîtrise de LangGraph, LlamaIndex ou équivalent.
- **Données & Évaluation** : Maîtrise des embeddings, des bases de données vectorielles et des méthodes d'évaluation des réponses des LLM.