Projet :

• Mission de 6 mois (renouvelable) | Temps plein ou 4/5ème

• Localisation : Région lyonnaise (Rythme hybride : 3 jours sur site / semaine)

Descriptif de la mission :

Le Contexte

Notre client, un acteur industriel de dimension internationale, accélère le déploiement de solutions d’IA (GenAI, prédictive) à fort impact métier. Au sein de la Direction Data & IA, vous interviendrez sur des cas d’usage concrets dans un environnement cloud moderne (AWS) pour concevoir, industrialiser et opérer des solutions innovantes, sécurisées et scalables.

Vos Missions

• Conception & Développement : Créer des solutions IA (du POC à l'industrialisation) en exploitant les LLMs (Azure OpenAI, AWS Bedrock) et les frameworks Python (LangChain, LangGraph, etc.). Concevoir des architectures RAG et optimiser les prompts et pipelines.

• Industrialisation & Cloud (AWS) : Conteneuriser (Docker) et déployer des API/workflows IA sur AWS (ECS, Lambda, S3). Intégrer vos solutions via des pipelines CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, Terraform) en garantissant la sécurité et la conformité.

• Run & MLOps : Assurer le Maintien en Conditions Opérationnelles (MCO), monitorer les performances, et optimiser l'architecture ainsi que les coûts Cloud.

• Collaboration & Interface : Développer des interfaces de démo (Streamlit), participer aux revues de code, connecter les solutions à l'écosystème data (SQL, MCP), et accompagner la montée en compétences technique des équipes.

Le profil :

De formation Bac+5 (Informatique / Data / IA), vous alliez rigueur technique, curiosité et autonomie. Vous appréciez le travail en équipe pluridisciplinaire et savez vulgariser la technique auprès des métiers. Un anglais professionnel est requis.

La Stack :

• Langages & Frameworks : Python (avancé), LangChain, LangGraph, Scikit-learn.

• GenAI & Data : Prompt Engineering, LLMs (API), Architectures RAG, Bases vectorielles (Qdrant), architectures agentiques et MCP (Model Context Protocol). Manipulation SQL / S3.

• Cloud & DevOps : AWS (ECS, Lambda, S3), Docker, CI/CD (GitHub Actions, Jenkins), IaC (Terraform).

• Savoir-faire : Pratiques MLOps, sécurisation d'API, prototypage (Streamlit).