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Développeur – Azure AI Foundry / Agents IA (RAG, LangChain)
Company
Role
Développeur – Azure AI Foundry / Agents IA (RAG, LangChain)
Location
Job type
Full-time
Found on Mokaru
2 days ago
Salary
Job description
Dans le cadre de l’industrialisation et du déploiement d’agents IA au sein de l’entreprise, le CoE IA renforce son équipe avec un profil expert IA / développeur, capable de concevoir, développer, tester et maintenir des agents IA basés sur Azure AI Foundry, intégrés aux outils métiers (Teams, SharePoint, APIs internes, SI).
Le poste s’inscrit dans une démarche très opérationnelle, au croisement de l’architecture, du développement IA et de l’industrialisation, avec une forte exigence de qualité, sécurité, performance et conformité (RGPD / AI Act).
Missions principales
1. Développement et intégration d’agents IA
- Concevoir et développer des agents IA via Azure AI Foundry (prompt flows, agents orchestrés, tool calling)
- Implémenter des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) :
- Vectorisation des données
- Indexation (Azure AI Search, vector stores)
- Connexion aux sources de données (SharePoint, fichiers, APIs, bases de données)
- Développer des logiques multi-agents et scénarios agentiques avancés
- Intégrer les agents dans les canaux cibles (Microsoft Teams, Web apps, APIs)
- Contribuer au CIR du CoE AI
2. Architecture et industrialisation
- Concevoir des architectures IA robustes et scalables sur Azure
- Implémenter les bonnes pratiques de sécurité, gouvernance et performance
- Participer à l’industrialisation des agents (CI/CD, environnements, monitoring, logs)
- Optimiser les coûts, la latence et la qualité des réponses des LLMs
3. Prompt engineering & orchestration
- Concevoir des prompts avancés et structurés
- Mettre en œuvre des chaînes LangChain / équivalents :
- Chaînes RAG
- Routage de prompts
- Mémoire conversationnelle
- Tool usage / function calling
- Tester et évaluer la qualité des réponses (tests fonctionnels, critères métier)
4. Qualité, conformité et documentation
- Contribuer à la documentation des agents IA (Light / Full selon criticité)
- Travailler en lien avec le CoE IA, la sécurité, le juridique et le DPO
- Appliquer les principes d’IA responsable, supervision humaine et traçabilité
- Participer aux revues techniques et audits (internes ou externes)
5. Collaboration et support
- Travailler en étroite collaboration avec :
- Architectes
- Data Engineers
- Équipes métier
- Champions IA
- Support technique sur les agents existants
Environnement technique
Cloud & IA
- Azure AI Foundry
- Azure OpenAI / Azure AI Services
- Azure AI Search (vectoriel)
- Azure Functions / App Services / Containers
LLM & Agentique
- LangChain (ou frameworks équivalents)
- Architectures RAG
- Prompt engineering avancé
- Multi-agent systems
Dev & Data
- Python (prioritaire)
- APIs REST
- Git / CI-CD
- Notions de Data Engineering appréciées
Sécurité & Gouvernance (apprécié)
- Compréhension RGPD, AI Act
- Gestion des accès, secrets, données sensibles
- Logging, monitoring, traçabilité
- CIR
Profil recherché
Expérience
- 3 à 7 ans d’expérience en développement (idéalement Python)
- Expérience concrète en IA générative et agents IA
- Expérience pratique des architectures RAG
- Connaissance réelle (pas théorique) des environnements Azure
Compétences techniques clés
- ✔ Azure AI Foundry
- ✔ Développement d’agents IA
- ✔ LangChain / orchestration LLM
- ✔ RAG (vectorisation, retrieval, context injection)
- ✔ Intégration SI / APIs
- ✔ Bon niveau Python
Soft skills
- Esprit d’analyse et de résolution de problèmes
- Autonomie et rigueur
- Capacité à travailler dans un environnement transverse
- Sens de la qualité, de la sécurité et de la responsabilité
- Pédagogie et esprit d’équipe
- Anglais professionnel
Atouts supplémentaires
- Expérience sur Microsoft Teams / Copilot / SharePoint
- Expérience en environnement CoE ou plateforme transverse
- Sensibilité aux enjeux éthiques et réglementaires de l’IA
- Capacité à passer rapidement du POC à l’industrialisation
Résultat attendu sur le poste
- Des agents IA robustes, documentés et sécurisés
- Des pipelines RAG performants et maintenables
- Une accélération de l’industrialisation de l’IA dans l’entreprise
- Un soutien technique clé au CoE IA et aux équipes métiers


