Développeur IA (H/F)

• 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.

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

• 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.