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Développeur IA (H/F)

Posted about 21 hours ago

RemoteParis, IDF, France

Description du poste

  • Concevoir et développer des pipelines RAG reproductibles : ingestion documentaire, parsing, OCR si nécessaire, chunking, embeddings, vectorisation, indexation et mise à jour des bases de connaissance. 

  • Développer des applications IA générative autour de LLM : assistants conversationnels, agents IA, workflows multi-étapes, systèmes de recherche augmentée et briques d’automatisation métier. 

  • Intégrer des modèles et services IA dans des architectures applicatives robustes : Mistral, Azure OpenAI, GPT, Claude, Bedrock ou modèles internes selon les contextes clients. 

  • Concevoir des API et microservices exposant les capacités IA aux applications métier, avec une approche API-first, sécurisée et documentée. 

  • Participer à l’industrialisation des solutions : conteneurisation, CI/CD, tests, déploiement cloud, monitoring, logging et documentation technique. 

  • Mettre en place des mécanismes d’observabilité IA : suivi des prompts, coûts, latence, qualité des réponses, hallucinations, dérive, taux d’usage et retours utilisateurs. 

  • Contribuer aux études de faisabilité : analyser un besoin métier, évaluer sa faisabilité technique, identifier les limites d’un cas d’usage IA et proposer une trajectoire réaliste. 

  • Travailler en Agile avec les équipes projet : refinement, daily, sprint planning, démos, PI Planning ou rituels à l’échelle selon les environnements clients. 

  • Documenter les choix techniques, participer aux revues de code et contribuer aux standards de qualité, sécurité et maintenabilité de l’équipe. 

Environnement technique cible 

  • Langages et back-end : Python, FastAPI, Pydantic, asyncio, API REST, microservices. 

  • Frameworks IA : LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, Dust, Dataiku ou équivalents. 

  • RAG et recherche : embeddings, bases vectorielles, Elasticsearch, PostgreSQL, hybrid search BM25 + vecteurs, Graph RAG selon les contextes. 

  • LLM et orchestration : Mistral, Azure OpenAI, OpenAI, Claude, AWS Bedrock, LiteLLM, gestion multi-modèles et routage d’appels. 

  • LLMOps / industrialisation : Docker, Kubernetes, Terraform, GitLab CI, Jenkins, tests unitaires, tests end-to-end, packaging et déploiement. 

  • Observabilité : Langfuse, Datadog, Grafana, Prometheus, logs applicatifs, métriques d’usage et dashboards de suivi. 

  • Sécurité et conformité : gestion des accès, secrets, politiques de tokens, sécurité des données, privacy by design, AI Act et gouvernance IA. 

Qualifications

Vous disposez idéalement de 3 à 6 ans d’expérience en développement logiciel, avec au moins une expérience significative sur un projet IA générative, RAG, agent IA, NLP ou système conversationnel. 

Un profil de 2 ans d’expérience peut être considéré s’il présente une forte maturité technique, une vraie expérience de production et une bonne posture client. 

Au-delà de 6 ans d’expérience, le profil pourra être orienté vers un rôle de Lead Développeur IA ou Tech Lead IA selon le niveau d’autonomie, d’architecture et d’encadrement. 

Compétences attendues 

  • Très bonne maîtrise de Python et du développement back-end moderne. 

  • Compréhension concrète des architectures RAG, agents IA, orchestration LLM et problématiques d’industrialisation. 

  • Capacité à produire du code propre, testé, documenté et maintenable. 

  • Bonne culture cloud, conteneurisation, CI/CD et environnements de production. 

  • Capacité à challenger un besoin métier, à cadrer une faisabilité technique et à expliquer simplement les limites d’une solution IA. 

  • Sensibilité aux enjeux de sécurité, confidentialité des données, conformité IA et traçabilité. 

  • Bonne communication orale et écrite, en français, avec une posture adaptée à des environnements grands comptes. 

  • Autonomie, rigueur, esprit d’équipe et capacité à évoluer dans un périmètre technique encore mouvant. 

Ce qui fera la différence 

  • Une expérience réelle de mise en production d’une solution IA générative, au-delà du simple POC. 

  • Une pratique de LangChain / LangGraph, de la vectorisation documentaire, de l’OCR ou du traitement de documents complexes. 

  • Une première expérience LLMOps : monitoring, evaluation, prompt management, scoring qualité, tests automatisés ou suivi des coûts. 

  • Une capacité à tenir une discussion technique avec un architecte, tout en restant clair avec un PO, un métier ou un client non technique. 

  • Une appétence pour les sujets Data / IA et une volonté de contribuer à la structuration d’une offre IA ASI sur Paris. 

Pourquoi rejoindre ASI ?

  • Rejoindre une entreprise de conseil à taille humaine, avec une forte proximité entre consultants, managers et équipes commerciales. 

  • Intervenir sur des missions concrètes, chez des clients grands comptes, avec des cas d’usage IA à fort impact opérationnel. 

  • Être accompagné dans la durée : suivi managérial, trajectoire de carrière, partage d’expertise et montée en compétence progressive. 

  • Contribuer à un collectif ASI qui développe ses expertises Data, IA générative, transformation digitale et industrialisation de solutions métiers. 

  • Évoluer dans un cadre où la posture client, la qualité d’exécution et la capacité à rendre les sujets complexes compréhensibles sont aussi

Informations supplémentaires

  • Premier échange RH pour faire connaissance, comprendre votre parcours, vos attentes et votre projet professionnel. 

  • Entretien métier avec un consultant ou manager ASI pour échanger sur vos expériences projet, vos méthodes de pilotage et votre posture conseil. 

  • Entretien managérial avec votre futur manager et/ou le directeur d’agence pour valider l’adéquation avec nos missions, notre collectif et nos perspectives de développement. 

  • Selon votre profil, un cas pratique court peut être proposé : analyse d’un reporting projet, préparation d’un comité de pilotage, structuration d’un plan d’action ou gestion d’un risque projet. 

Clarté, écoute et réactivité : nous vous accompagnons à chaque étape du processus. 

 

Job details
Workplace
Remote
Location
Paris, IDF, France

My interests are at the interface of machine learning, AI, and signal processing. Currently, I am a scientist at Apple. Previously I worked on machine learning in healthcare at Philips Research with a special interest in search & retrieval systems and deep learning for time series and structured data. I obtained my PhD in neural engineering and was an algorithms scientist at Stitch Fix where I worked on deep learning for computer vision.

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