Descripción
Taux journalier (TJM): 630Concevoir, faire évoluer et sécuriser une plateforme d'agents IA (type RAG) hébergée sur GCP. Grâce à cette plateforme, les équipes métiers créent leurs propres assistants et workflows d'IA générative, et des projets tiers peuvent s'y brancher. Il s'agit de vraie production, pas d'un POC. * Définir l'architecture agentique cible pour le domaine Customer eXperience et accompagner les métiers dans leurs choix * Participer à l'évaluation technique des offres partenaires et aux appels d'offres * Garantir la sécurité et la gestion des accès (OIDC/OAuth), la conformité RGPD, l'éthique de l'IA et l'optimisation des coûts (FinOps) Stack * GCP (incontournable) : Vertex AI, Cloud Run, Cloud SQL/pgvector, BigQuery, Pub/Sub * Docker, Kubernetes, Terraform, GitLab CI/CD * LangGraph, FastMCP, Spring AI, ADK, avec les patterns RAG, MCP et A2A * Python et Java, APIs REST, architectures événementielles, DevSecOpsIndispensable : * Un parcours senior ou expert en architecture SI & Data, avec un vrai rôle d'architecte : c'est vous qui avez tranché les choix techniques, pas seulement produit des schémas. * Au moins un système agentique ou RAG en production que vous avez conçu ou porté, avec de vrais utilisateurs. Vous devez pouvoir expliquer ce que vous avez construit, les problèmes rencontrés et comment vous les avez résolus. * Une expérience de production sur GCP, notamment Vertex AI, Cloud Run, BigQuery et Cloud SQL/pgvector. Une simple certification ou une expérience sur un autre cloud ne suffit pas. * Une maîtrise de la sécurité des accès (OIDC/OAuth) et des exigences RGPD appliquées à l'IA générative. * Un niveau hands-on réel en Python et/ou Java, sur Docker/Kubernetes et avec Terraform. Il faut savoir faire, pas seulement piloter.Ce qui fera la différence : * Une pratique des frameworks agentiques : LangGraph, FastMCP, ADK ou Spring AI. * Une expérience de MCP et/ou A2A, et de l'orchestration de plusieurs agents. * Une culture FinOps appliquée à l'IA :