Ingénieur IA / Knowledge Graph & Agentic AI (H/F)

ContexteDans le cadre de l'accélération de ses projets d'IA générative, notre client renforce plusieurs équipes travaillant sur des plateformes de Knowledge Graphs et d'IA agentique.

L'objectif est de construire et d'industrialiser des architectures permettant d'exploiter des sources de données complexes au travers de graphes de connaissances et d'agents intelligents.

Les expertises sur ces sujets étant encore rares, nous recherchons un consultant senior capable d'intervenir aussi bien sur les aspects architecture que sur l'industrialisation des plateformes.

MissionsVous interviendrez sur plusieurs sujets autour des architectures IA de nouvelle génération :

Concevoir et faire évoluer des plateformes de Knowledge Graphs.

Participer à la modélisation et à l'intégration de multiples sources de données dans des graphes de connaissances.

Développer des architectures d'IA agentique basées sur des frameworks modernes.

Industrialiser les déploiements des plateformes Graph et IA.

Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD associés.

Déployer les composants sur des environnements Kubernetes et Cloud.

Accompagner les équipes projets dans les bonnes pratiques d'architecture et d'exploitation.

Contribuer aux choix techniques et à la définition des standards autour des Graphs et des Agents IA.

Profil candidat:
Profil recherchéVous disposez d'une expérience significative sur les architectures IA modernes et possédez une forte sensibilité DevOps / Platform Engineering.

Compétences attendues :
Knowledge GraphExpérience sur une technologie de graphes :
TigerGraph

Neo4j

Amazon Neptune

ou équivalent

Modélisation de graphes de connaissances

Cypher ou langage équivalent

IA Générative / Agentic AILangGraph

LangChain

MCP (Model Context Protocol)

RAG

Agents IA

InfrastructureKubernetes

Docker

Terraform

Helm

GitLab CI / GitHub Actions

AWS / Azure / GCP

DevOps / LLMOpsIndustrialisation de plateformes IA

Déploiement de modèles

Observabilité

Monitoring

CI/CD

MLOps / LLMOps

Profil idéalIngénieur expérimenté (5 ans minimum)

Solide culture Cloud et DevOps

Expérience sur des architectures IA distribuées

Capacité à intervenir sur des sujets d'architecture autant que de déploiement

Aisance dans des environnements techniques complexes et transverses

AtoutsUne expérience sur plusieurs des technologies suivantes constituera un véritable plus :

TigerGraph

Neo4j

LangGraph

MCP

Knowledge Graphs

Vector Databases

Bedrock

OpenSearch

Qdrant

Elasticsearch

GraphRAG