Consultant AI Engineer - GenAI, Cloud & Industrialisation H/F

À propos du poste

Chez ANEO, agence conseil fondée en 2002, nous aidons nos clients à transformer leurs usages IA et GenAI en solutions fiables, sécurisées et intégrées à leur système d’information. Nous recherchons un(e) Consultant(e) AI Engineer capable de concevoir, développer et mettre en production ces solutions, à l’intersection du software engineering, du cloud, de l’IA et du conseil.

Missions principales

• Comprendre les besoins métier et les contraintes techniques.
• Choisir l’architecture et arbitrer les décisions technologiques.
• Développer des services backend et des APIs en Python.
• Concevoir des solutions RAG, assistants ou agents connectés au SI.
• Intégrer des modèles propriétaires ou open source.
• Mettre en place les tests, la CI/CD et le déploiement.
• Évaluer, monitorer les solutions et gérer la sécurité, la performance et les coûts.
• Accompagner les équipes clientes et contribuer à l’offre IA d’ANEO.

Profil recherché

• Expérience solide en ingénierie logicielle et mise en production.
• Maîtrise de Python pour le développement backend.
• Conception et exposition d’APIs.
• Expérience avec au moins un cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Compétences en tests automatisés, CI/CD, déploiement et monitoring.
• Bonne maîtrise de Git et des environnements Linux.
• Avoir déjà mis en production une application, une API ou une solution ML/IA utilisée par de vrais utilisateurs.

Compétences requises

• Python
• Développement backend
• APIs REST
• AWS / Azure / GCP
• Tests automatisés
• CI/CD
• Déploiement et monitoring d’applications
• Git
• Linux
• RAG et bases vectorielles
• Agents IA et orchestration de workflows
• Hugging Face, modèles open source
• Azure OpenAI, Bedrock, SageMaker, Vertex AI
• MLOps / LLMOps
• Docker & Kubernetes
• Infrastructures GPU ou HPC
• Optimisation de l’inférence et des coûts

Ce que nous offrons

• Travail avec des experts en IA, Software, Cloud, DevOps, Data et HPC.
• Intervention sur des problématiques IA concrètes et structurantes.
• Accompagnement du cadrage à la production.
• Contribution aux choix technologiques et aux accélérateurs internes.
• Participation à des travaux de R&D et de transmission.
• Organisation horizontale favorisant autonomie et responsabilité.