Architecte de solutions – LangGraph et IA agentique

🔥 il y a 19 minutes

🌐 Pays-Bas, France, +2 autres pays – Distant

🇳🇱 Pays-Bas – Télétravail 🇫🇷 France – Télétravail 🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail 🇩🇪 Allemagne – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

👻 Score fantôme 22%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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11 - 50 employés

💼 Conseil

📣 Marketing

🎯 Recrutement

Consulting • Marketing • Recruitment

QUI SOMMES-NOUS ?

Description

• Piloter l’architecture et la conception de solutions d’agents IA et de workflows agentiques pour les entreprises • Concevoir des architectures basées sur LangGraph pour des applications mono-agent et multi-agents • Traduire les besoins métier, les processus, les SLA, les exigences de sécurité et les contraintes techniques en architectures de solutions • Évaluer les alternatives architecturales et documenter les principales décisions techniques ainsi que les compromis associés • Définir des patterns d’architecture réutilisables pour les solutions d’IA agentique • Concevoir des architectures intégrant des LLM, LangGraph, le RAG, les données d’entreprise, les API et les systèmes métier, les moteurs de workflow, les processus d’approbation humaine, l’observabilité, la sécurité et la gouvernance • Définir les limites entre le raisonnement de l’IA et la logique métier déterministe • Concevoir la gestion d’état, la persistance, la reprise et les workflows d’agents de longue durée • Déterminer quand utiliser une architecture mono-agent, multi-agents ou une architecture applicative conventionnelle • Concevoir des architectures d’applications IA évolutives sur AWS, Azure ou GCP • Définir les exigences en matière de calcul, de réseau, de stockage, d’API, de sécurité et de plateforme • Concevoir des architectures adaptées aux workloads de production à l’échelle de l’entreprise • Évaluer les services cloud et les capacités des plateformes IA selon leurs performances, leur sécurité, leur évolutivité et leur coût • Collaborer avec les équipes Platform Engineering et DevOps afin de définir les standards de déploiement • Concevoir l’intégration des agents IA avec les applications d’entreprise, les API, les bases de données et les plateformes SaaS • Définir des mécanismes sécurisés pour l’accès des agents aux outils et leurs interactions avec les systèmes métier • Concevoir les approches d’authentification, d’autorisation, de gestion des secrets et de contrôle des accès • Garantir la traçabilité, l’auditabilité et la gouvernance appropriée des actions pilotées par l’IA • Établir les principes de sécurité et de gouvernance applicables aux agents IA d’entreprise • Traiter les risques liés à l’injection de prompts, aux fuites de données, à l’utilisation non autorisée des outils, aux permissions excessives des agents, aux actions inexactes ou dangereuses et à l’exposition de données sensibles • Définir les contrôles impliquant un humain dans la boucle • Garantir la conformité des solutions avec les exigences organisationnelles en matière de sécurité, de confidentialité, de réglementation et d’IA responsable • Définir l’architecture de supervision et d’observabilité des applications IA • Établir des méthodes d’évaluation de la précision, de la fiabilité, de la latence, du coût et de l’achèvement des tâches des agents • Définir la journalisation, le tracing, les métriques et les alertes • Mettre en place les processus opérationnels nécessaires à la supervision et à l’amélioration continue des agents en production • Travailler directement avec les parties prenantes métier et technologiques de niveau direction afin de définir les stratégies et les feuilles de route IA • Piloter des ateliers d’architecture et des sessions de conception technique • Expliquer des concepts complexes liés à l’IA et les compromis architecturaux à des publics techniques et non techniques • Fournir une orientation technique aux ingénieurs IA, aux développeurs, aux équipes data et aux ingénieurs plateforme • Examiner les conceptions de solutions et garantir leur alignement avec les standards d’architecture d’entreprise • Accompagner les équipes d’ingénierie et promouvoir des patterns d’architecture IA réutilisables

🎯 Exigences

• Expérience significative en architecture de solutions, architecture logicielle, architecture IA ou dans un domaine connexe • Expérience pratique de la conception et du déploiement d’applications IA ou de workflows agentiques basés sur LangGraph • Excellente compréhension des architectures applicatives fondées sur les LLM • Expérience des solutions IA/ML d’entreprise en production • Excellente compréhension du RAG, du tool calling, de l’orchestration d’agents et des patterns human-in-the-loop • Solide expérience d’au moins une grande plateforme cloud : AWS, Azure ou GCP • Excellente compréhension des patterns d’intégration d’entreprise et des API • Expérience des exigences de sécurité, de gouvernance, d’observabilité et d’exploitation des systèmes en production • Solide maîtrise technique de Python et des pratiques modernes d’ingénierie logicielle • Souhaité : LangChain / LangSmith • Souhaité : architectures multi-agents • Souhaité : plateformes RAG d’entreprise • Souhaité : bases de données vectorielles • Souhaité : Kubernetes • Souhaité : architectures event-driven • Souhaité : microservices • Souhaité : Infrastructure as Code • Souhaité : CI/CD • Souhaité : MLOps / LLMOps • Souhaité : sécurité de l’IA • Souhaité : IA responsable • Souhaité : transformation d’entreprise à grande échelle • Souhaité : expérience de collaboration directe avec des parties prenantes clientes de niveau direction