Architect AI generative H/F
☁️ Présentation de la tribe Data & IA de Devoteam M Cloud
Chez Devoteam M Cloud , la tribe Data & AI réunit des experts en Data Engineering , Data Analysis et AI Engineering , spécialisés dans l’écosystème Microsoft et maîtrisant Azure , Microsoft Fabric , Azure OpenAI et Microsoft Foundry . Nous concevons des plateformes GenAI modernes, pensées pour la production : architectures RAG , systèmes d’agents , intégrations SI et pipelines LLMOps sécurisés et gouvernés. ☁️
✨ Notre force repose sur une expérimentation continue, une rigueur d’ingénierie et une compréhension fine des enjeux des grands comptes.
Job Description
⚙️ Votre rôle en tant que Architecte IA Generative
Grâce à votre maîtrise des technologies Azure dédiées à la GenAI, des architectures RAG, des systèmes multi-agents et de l’orchestration LLM, vous pilotez la conception de plateformes IA à grande échelle. Votre expertise en cloud moderne (AKS, ACA, Functions), en IaC avec Terraform et en pratiques LLMOps vous permet de définir des architectures claires, scalables et prêtes pour la production. Vous apportez également structure, sécurité et accompagnement aux équipes, en vous appuyant sur de solides compétences d’ingénierie logicielle et sur les principaux frameworks LLM.
Au quotidien, vous pourrez :
- Définir et piloter des architectures GenAI de bout en bout, garantissant robustesse, scalabilité, sécurité et cohérence globale.
- Établir des standards d’architecture : modèles de référence, patterns RAG, principes de conception et bonnes pratiques d’industrialisation.
- Concevoir des systèmes RAG avancés intégrant Azure AI Search, Azure OpenAI, Microsoft Foundry, embeddings, Finops et LLMops.
- Développer des architectures agentiques complètes avec Microsoft Agent Framework, LangChain, LlamaIndex et protocoles modernes (MCP, Agent-to-Agent).
- Intégrer les solutions GenAI dans les SI existants via APIs, microservices, serverless ou conteneurs.
- Définir les stratégies de monitoring, observabilité et d’évaluation des comportements LLM (performance, dérive, coûts, cohérence).
- Renforcer la sécurité et la gouvernance : intégration des Guardrails Azure AI Content Safety, conformité, filtrages et red teaming.
- Concevoir et maintenir une Landing Zone GenAI : infrastructure, sécurité, CI/CD, LLMOps et observabilité.
- Automatiser et standardiser les déploiements avec Terraform.
- Accompagner les équipes de développement et les leaders techniques dans l’adoption d’approches GenAI robustes et évolutives.