Data / AI Engineer Databricks - GenAI & Agentic AI

L'organisation a structure sa plateforme data sur Databricks et souhaite accelerer la mise en production de cas d'usage GenAI, agents IA, systemes multi-agents et agentic retrieval. Le profil intervient de la preparation des donnees jusqu'au deploiement, a l'evaluation et au monitoring en production.

· Concevoir des cas d’usage IA avec les parties prenantes metier et IS.

· Construire les strategies de context engineering et knowledge grounding.

· Developper des agents et systemes multi-agents avec tool calling et MCP.

· Concevoir les pipelines data : ingestion, preparation, chunking, embeddings et vector indexes.

· Industrialiser via LLMOps : evaluation, MLflow, CI/CD, deploiement et monitoring qualite / latence / couts.

· Appliquer gouvernance Data & AI, securite, confidentialite et maitrise des couts by design.

Profil recherché

· Databricks avance : AI Gateway, Model Serving, Vector Search, Unity Catalog, Workflows.

· AI / GenAI avance : LLM, context engineering, agentic retrieval, prompt engineering, evaluation.

· Agentic AI avance : agents, multi-agent, tool calling, MCP et frameworks associes.

· Data Engineering avance : Spark, Delta Lake, Lakeflow / DLT, pipelines, data modeling.

· Python avance, incluant PySpark, SDK LLM et APIs.

· LLMOps confirme : evaluation, tracing, monitoring, Asset Bundles.

· Git / CI-CD et Cloud AWS ou Azure.

· Francais et anglais avances.

· Niveau minimal attendu : Avance, soit 5 a 7 ans selon la grille communiquee dans le besoin, sur les expertises techniques coeur.

· Profil hybride Data Engineer / AI Engineer fortement oriente production.

· Experience Databricks structurante, completee par une pratique reelle GenAI / agents et Data Engineering.