AI Engineer GCP F/H
Contribuez aux grandes transformations des entreprises et des acteurs publics en alliant innovation technologique et expertise métier, au service de nos clients et de la société pour les faire avancer durablement. Au-delà de la RSE, nous avons développé notre propre approche, RESET, qui englobe l’ensemble de nos engagements en matière de responsabilité économique, sociale, environnementale et technologique, tant au sein de notre collectif que chez nos clients. Onepoint, est une entreprise inclusive, handi accueillante, avec une politique de diversité affirmée. Votre futur collectif :
- Un collectif de 120 talents, résolument conseil & tech autour du Cloud, Data, IA, Dev et test.
- Un lieu d'échanges et de convivialité en plein cœur de la ville, face au métro Capitole.
- Une vie de communauté dynamique :
- Des live communauté pour se rassembler
- Des animations régulières pour partager et célébrer.
- Du sport pour bouger ensemble et garder l'énergie.
- Un ancrage local fort, au plus près de l'écosystème toulousain.
- Une culture du partage, de l'innovation et de l'apprentissage continu.
- Une ambiance conviviale, propice aux projets ambitieux et à l'épanouissement de chacun.
- Un lien fort avec les hubs du groupe, créateurs d'opportunités et à la pointe des tendances de notre marché
Vous intervenez sur tout le cycle de vie du projet, du conseil au code :
- Cadrer et architecturer : analyser les besoins métiers pour concevoir des solutions d'IA générative adaptées (RAG, agents IA, optimisation de prompts et spécialisation de modèles lorsque nécessaire) en vous appuyant sur les services de l'écosystème Google Cloud.
- Industrialiser : développer des applications robustes en Python et intégrer les modèles d'IA aux systèmes existants via APIs, pipelines data et services cloud, avec un objectif clair : transformer les expérimentations en solutions de production.
- Déployer et optimiser : mettre en production des solutions d'IA générative sur Google Cloud en garantissant performance, scalabilité, sécurité, observabilité et maîtrise des coûts.
- Accompagner et conseiller : vulgariser les enjeux techniques auprès des parties prenantes et accompagner les équipes métiers et IT dans l'adoption des usages de l'IA générative.
- Développement & Software Engineering : excellente maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement (Clean Code, Git, CI/CD, tests automatisés, revue de code) pour garantir des solutions robustes et maintenables.
- IA Générative & Agents IA : expérience de la conception de solutions basées sur les LLM, de l'orchestration de workflows avec LangChain ou LlamaIndex et de l'utilisation des services Vertex AI , Gemini , Model Garden et Vertex AI Agent Builder .
- Data & RAG : maîtrise des architectures RAG et des services associés tels que BigQuery , Cloud Storage , AlloyDB , Vertex AI Vector Search ou d'autres bases vectorielles selon les contextes clients.
- Cloud GCP : expertise des principaux services Google Cloud tels que Cloud Run , GKE (Kubernetes) , Vertex AI , Pub/Sub , Cloud Functions , IAM , Cloud Monitoring et des bonnes pratiques d'architecture cloud.
- LLMOps & MLOps : mise en place des pipelines de déploiement, d'évaluation et de monitoring des modèles avec Vertex AI Pipelines , Vertex AI Evaluation , Model Monitoring , MLflow ou LangSmith .
- Sécurité & Gouvernance : intégration des mécanismes de sécurité, de gouvernance des données et de contrôle des usages IA afin de concevoir des solutions fiables, conformes et responsables.
- Expérience de 3 à 8 ans minimum en développement logiciel, data engineering, machine learning ou IA générative.
- Expérience significative sur Google Cloud Platform (GCP) avec mise en œuvre de solutions en production.
- Expérience sur les services Vertex AI , Gemini , BigQuery , Cloud Run et les architectures cloud natives GCP.
- Expérience dans la conception de solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation) , d'agents IA et d'applications basées sur les LLM.
- Bonne compréhension des enjeux de sécurité, gouvernance et gestion des coûts dans les environnements cloud.
- Certification Google Professional Cloud Architect , Professional Machine Learning Engineer ou équivalent.
- Expérience sur Vertex AI Agent Builder et les architectures multi-agents.
- Contribution à des projets d'IA générative déployés en production.
- Connaissance des environnements Kubernetes ( GKE ).
- 1er échange avec Vanessa, Chloé ou Grégory: échange sur vos souhaits et motivations, et présentation de l'entreprise (durée : 1 heure, Teams ou présentiel)
- 2ème échange avec un expert ou une experte technique : questions techniques et descriptif de nos projets (durée : 1 heure, Teams ou présentiel)
- 3e échange avec un ou une partenaire en fonction du poste : projection sur votre rôle au sein de Onepoint (durée : 1 heure, Teams ou présentiel)
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