Développeur Full Stack IA H/F

Description Du Poste

Votre mission principale consistera à concevoir, développer et industrialiser des applications et POC d'IA générative et agentique embarqués dans les outils métier : de l'intégration des LLM (via notre gateway) jusqu'à la mise en production (front, back / BFF, exposition, déploiement).

Description Du Poste

Votre mission principale consistera à concevoir, développer et industrialiser des applications et POC d'IA générative et agentique embarqués dans les outils métier : de l'intégration des LLM (via notre gateway) jusqu'à la mise en production (front, back / BFF, exposition, déploiement).

À Ce Titre, Vous Serez Notamment Amené(e) à

• La contribution à l'outillage et aux briques transverses de la plateforme IA (évaluation des sorties LLM, registre de prompts, composants réutilisables)
• La participation aux ateliers de cadrage avec les métiers et aux instances projet (refinements, COPIL, points de suivi)
• La production et la mise à jour de la documentation technique (ADR, specs, guides d'intégration)
• L'amélioration continue : qualité du code, tests, sécurité LLM (garde-fous, prompt injection), optimisation des coûts (FinOps IA)

Ces activités constituent le cœur de la prestation et supposent une capacité à être rapidement opérationnel(le).

La participation aux ateliers de cadrage avec les métiers et aux instances projet (refinements, COPIL, points de suivi)

La production et la mise à jour de la documentation technique (ADR, specs, guides d'intégration)

Ces activités pourront être réalisées de manière ponctuelle selon les besoins du projet.

Enjeux du projet / périmètre

La Mission Répond Aux Enjeux Suivants

• Enjeu stratégique : faire de l'IA générative et agentique un levier concret de productivité et de qualité de service à l'échelle de Peaksys / Cdiscount, en diffusant des cas d'usage IA au plus près des métiers
• Enjeu opérationnel : accélérer le passage des POC à la production et réduire le time-to-market des solutions IA, avec des produits fiables, mesurés et adoptés par les utilisateurs

Elle contribue directement à (objectif business / feuille de route / programme de transformation / engagement réglementaire / etc.).

Contexte technique & organisationnel

Environnement technique

• Langages : TypeScript / JavaScript (Node.js), Python, SQL
• Outils / Framework : Node.js (BFF / API REST), extensions navigateur (Manifest V3), framework front type React / Vue ; frameworks agentiques (LangChain / LangGraph, Semantic Kernel / Microsoft Agent Framework) ; protocoles A2A / MCP ; gateway LLM APIM (Azure OpenAI + modèles on-premise) ;
• Bases de données : MongoDB (NoSQL - tracking / feedback), bases relationnelles
• Environnement Cloud / Infrastructure : cloud Azure (Azure OpenAI, Azure AD), Kubernetes on-premise
• Outils de gestion de versions / intégration continue : Git (Azure DevOps / TFS), pipelines as code, Docker

L'architecture Du Système Concerné Repose Sur

• services conteneurisés (BFF, API REST), agents IA communicant via protocoles inter-agents (A2A / MCP), gateway LLM centralisée
• API-centric & distribuée : intégrations événementielles légères, extensions clientes s'appuyant sur des services back mutualisés

Le modèle d'hébergement est : hybride : cloud public Azure (Azure OpenAI, Azure AD) + infrastructure on-premise (Kubernetes, gateway / ingress Kong).

La Mission S'inscrit Dans Une Démarche

• Lean / amélioration continue : optimisation des processus métier (ex. réduction du nombre de clics et du temps de traitement pour les téléconseillers), instrumentation et mesure de la valeur des produits, maîtrise des coûts (FinOps IA)
• Intégration ou usage de solutions d'Intelligence Artificielle : IA générative et agentique : assistance contextuelle et automatisation de tâches métier (reformulation, détection d'incohérences, recherche assistée, orchestration d'agents)

Le/la consultant(e) pourra être amené(e) à contribuer à la conception et à l'industrialisation de nouveaux cas d'usage d'IA générative et agentique embarqués dans les outils métier dans ce cadre.

Organisation

• Cadre méthodologique Agile Kanban (Exemple : Agile Scrum / Kanban / SAFe ...)
• Rituels / instances : daily, synchro hebdomadaire d'équipe, ateliers de cadrage et COPIL avec les métiers
• Interactions principales : Produit / Métier

Profil recherché

Nous Recherchons Un Profil

• Capable de travailler en équipe transverse
• Autonome et force de proposition
• À l'aise dans la communication avec les métiers
• Orienté résultats
• Rigoureux(se) et structuré(e)
• Doté d'un esprit prototype-first et capable de cadrer un besoin métier flou

Expérience minimale requise

• Formation : Bac+5 école d'ingénieur ou université (informatique / génie logiciel)
• Expérience : minimum 5 ans d'expérience sur des missions similaires
• Expérience obligatoire sur : développement full stack, intégration de LLM / API d'IA générative