Chez Bouygues Construction, nous sommes 35 600 collaborateurs à travers le monde, tous animés par la plus grande et la plus enthousiasmante des responsabilités : bâtir pour la vie.
Pour nos clients, dans plus de 80 pays, nous réalisons bien plus que des ouvrages. Nous bâtissons pour créer des lieux, des liens et des opportunités. Nous améliorons ainsi le quotidien de millions de personnes en réalisant des ouvrages qui accueillent la vie dans toute sa diversité, au service de tous nos besoins : logement, santé, éducation, travail, tourisme, loisirs, services publics, etc.
Bouygues Construction IT est la Direction des Systèmes d'Information (DSI) de Bouygues Construction. Nous accompagnons les différentes entités du Groupe Bouygues Construction, en répondant aux besoins digitaux des secteurs de la construction et des fonctions supports. Nous soutenons les métiers opérationnels et fonctionnels dans la mise en œuvre de la digitalisation des processus, en France et à l’International.
Le Groupe développe une plateforme IA mutualisée et des applications métiers intelligentes, en répondant aux exigences de souveraineté, de conformité (RGPD, EU AI Act, Cloud Act) et de passage à l'échelle.
Cette plateforme repose sur une architecture hybride multi-cloud (Azure, AWS, GCP), pilotée par une passerelle de gouvernance (AI Gateway) et une couche d'orchestration agentique (LangGraph / LangChain).
Le ou la Lead Tech AI Engineer assure le leadership technique du pôle : architecture cloud, orchestration des modèles et développement full-stack (Java / React) des solutions agentic.
. Mission principale
Ingénierie Agentique & Développement Applicatif Full-Stack (Java / React)
Lead développement applicatif : Concevoir, développer et encadrer la réalisation des applications GenAI complexes, en s'appuyant sur des back-ends robustes en Java et des front-ends dynamiques en React .
Interfaces & Intégration : Créer des interfaces utilisateurs (UI/UX) adaptées aux interactions IA (chatbots, dashboards, validation human-in-the-loop) via React, et assurer l'intégration fluide avec les systèmes métiers existants via Java.
Orchestration multi-agents : Modéliser et exploiter LangGraph et LangChain pour des workflows avancés (gestion d'état, cycles de réflexion, chaînes RAG).
Standardisation (MCP A2A) : Poursuivre les travaux autour du Model Context Protocol (MCP) pour uniformiser et sécuriser l'accès des modèles aux sources de données internes et aux outils du SI et Agent to Agent (A2A) pour permettre la création de système agentic avancé.
Architecture Multi-Cloud & Gouvernance de la Consommation IA
Conception d'architecture : Faire évoluer l'architecture cible multi-cloud (Azure / AWS / GCP) distribuée et résiliente pour la consommation centralisée de modèles IA (LLMs).
Gestion de l'AI Gateway : Continuer à faire évoluer le développement et l’administration de l' AI Gateway comme point d'entrée unique : routage multi-modèles, gestion centralisée des clés, authentification et quotas (rate limiting), supervision des usages,…
FinOps & Performance : Optimiser les latences, garantir la scalabilité et maîtriser les coûts de consommation des modèles.
Observabilité, Sécurité & Leadership Technique
Monitoring IA : Travailler à améliorer la stack d'observabilité pour garantir la traçabilité des appels, la qualité des réponses et surveiller la dérive des coûts.
Sécurité des identités : Mettre en œuvre les patterns d'identité pour les agents IA (Azure Entra ID, pattern SPIFFE/OBO) avec les équipes sécurité (DLP, filtrage de contenu).
Mentoring & Standards : Mettre en place les bonnes pratiques de développement (CI/CD, tests, versioning), vulgariser les nouveaux paradigmes de l'IA agentique et accompagner la montée en compétence des équipes produits, accompagner la rédaction du cadre de référence de réalisation IA.
Accompagnement technique d'équipes externes : Encadrer et coordonner les réalisations techniques des équipes prestataires et les centres de services (CSP Maroc, Vietnam) : définition et validation architecture, revues de code, suivi de la qualité des livrables, définitions supervision (FinOps, Guardrails,…)
Formation & Expérience :
Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou équivalent universitaire).
8 à 12 ans d'expérience combinant l'architecture cloud / DevOps et le développement full-stack (Java / React) .
Expertise confirmée sur Azure (certifications Azure Solutions Architect ou DevOps Engineer appréciées) et maîtrise d'AWS.
Expérience concrète de déploiement en production d'applications d'IA générative et/ou agentique (au-delà du POC).
Solide expérience avec le déploiement de solutions d'API Management (l'expertise Gravitee est un atout majeur).
Compétences techniques essentielles :
Développement Full-Stack : Maîtrise de Java pour les back-ends robustes et de React pour les interfaces interactives. Maîtrise de Python pour l'écosystème IA.
IA & Agentique : Architectures multi-agents, function calling, RAG, intégration MCP (Model Context Protocol).
Cloud & DevOps : Azure, AWS, GCP, CI/CD, Kubernetes, Terraform, patterns de résilience (circuit breaker, fallback).
Sécurité : Gestion des identités machines, conformité RGPD / EU AI Act.
Mindset & Compétences Transverses
Pragmatisme "Delivery" : Capacité à allier une vision d'architecture avec la livraison concrète de produits fonctionnels.
Leadership & Pédagogie : Aisance pour vulgariser des concepts techniques complexes, animer des ateliers, et fédérer un réseau d'experts dans un environnement multi-entités.
Autonomie, rigueur, esprit de synthèse
Anglais indispensable
Engagés pour la diversité, nous accueillons et valorisons tous les Talents.
