About this role
CONTEXTECréation de poste au sein d'une équipe mutualisée dédiée au Business renouvelables et batteries. L'équipe accompagne les phases de développement, de construction et d'exploitation-maintenance de parcs éoliens, solaires et batteries. Projets en continu, sur une mission longue.MISSIONS *
Concevoir, livrer et industrialiser des solutions d'IA générative, d'IA agentique et des systèmes multi-agents sur Databricks, ainsi que les pipelines de données qui les alimentent. *
Conception des cas d'usage IA : qualifier les cas d'usage avec les équipes métier et SI, évaluer leur faisabilité et leur valeur, et définir l'architecture cible (agent, multi-agent, recherche agentique).
* Ingénierie du contexte : donner aux LLM et aux agents un accès gouverné à la connaissance de l'entreprise (Vector Search, Genie / SQL, outils MCP, Model Serving, Foundation Model APIs, LLM externes via AI Gateway). Concevoir les stratégies de contexte : sélection des sources, mémoire, budget de contexte, ingénierie de prompts.
* Développement d'IA agentique : concevoir et développer des agents IA et des systèmes multi-agents (LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Databricks Agent Bricks / Agent Framework, appel d'outils, MCP, intégration Genie), avec une orchestration claire, des garde-fous et une validation humaine si nécessaire.
* Ingénierie des données pour l'IA : concevoir et opérer les pipelines de données (Spark, Delta Lake, Lakeflow / DLT, Jobs) qui collectent, nettoient, structurent et rafraîchissent les données structurées et non structurées (documents, PDF, séries temporelles).
* LLMOps : * évaluer les agents (Agent Evaluation, LLM-as-a-judge, jeux de données de référence) ; * tracer et versionner les agents avec MLflow ; * déployer via une CI/CD Git et les Databricks Asset Bundles ; * gouverner et superviser les endpoints LLM avec AI Gateway ; * suivre la qualité, la latence et les coûts en production. *
Veille technologique : tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités IA de Databricks, les LLM et les frameworks agentiques, puis recommander leur adoption. *
Reporting et communication : suivre l'avancement des cas d'usage, présenter les résultats aux parties prenantes et partager les bonnes pratiques avec la communauté IT.PRINCIPAUX ENJEUX *
Passer du POC à la production : livrer des solutions robustes, sécurisées, supervisées et maîtrisées en coût, utilisées au quotidien par le métier. *
Qualité et confiance : garantir la qualité, la traçabilité et la sécurité des réponses des LLM et des agents. *
Concilier innovation et gouvernance : livrer rapidement tout en respectant les standards data, IA et sécurité.CONDITIONS DE TRAVAIL *
Démarrage : début novembre 2026 *
Durée : 3 ans *
Lieu : La Garenne-Colombes *
Télétravail : 2 jours par semaine
- 1. Compétences avancées en Databricks (AI Gateway, Model Serving, Vector Search, Unity Catalog, Workflows)
- 2. Compétences avancées en IA générative (LLM, ingénierie du contexte, recherche agentique, ingénierie de prompts, évaluation)
- 3. Compétences avancées en IA agentique (agents, systèmes multi-agents, appel d'outils, MCP, LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Databricks Agent Bricks)
- 4. Compétences avancées en data engineering (Spark, Delta Lake, Lakeflow / DLT, pipelines, modélisation de données)
- 5. Compétences appréciées en Python (PySpark, SDK de LLM, API)
- 6. Compétences appréciées en Cloud AWS / Azure (Bedrock, Azure OpenAI)
- 7. Compétences confirmées en LLMOps (évaluation, traçage, supervision, Asset Bundles)
- 8. Compétences confirmées en Git et CI/CD
- 9. Anglais obligatoire
- 10. Une connaissance du secteur des énergies renouvelables est un vrai plus