REJOIGNEZ GRDF !
GRDF, filiale indépendante d’ENGIE, est le principal gestionnaire de réseau qui distribue le gaz à plus de 11 millions de clients.
Vous êtes motivé(e) ?
• Pour mettre vos compétences au service d’un acteur majeur de la transition énergétique, expert et distributeur du gaz ?
• Pour contribuer à construire la plateforme d’IA générative qui outillera l’ensemble des métiers et de la DSI de GRDF dans les prochaines années ?
Au sein de la Région Ile de France, GRDF recrute son :
Maître d’œuvre – Plateforme LLM, MCP & Agents
Poste basé à Saint-Denis (93)
Vous intégrez la Direction Système d’Information (DSI) de GRDF, créatrice de valeur et partenaire des métiers, qui a comme mission d’assurer le fonctionnement et l’adaptation du SI conformément aux besoins des utilisateurs et au moindre coût.
Dans le cadre de sa transformation et de la montée en puissance des usages d’IA générative, la DSI lance la construction d’une plateforme interne de mise à disposition de modèles de langage (LLM), de serveurs MCP et d’agents, mutualisée à l’échelle de l’entreprise. Cette plateforme doit permettre aux équipes applicatives et métiers de concevoir, déployer et exploiter des cas d’usage IA de manière industrielle, sécurisée et maîtrisée.
Vous intégrez le domaine ARCHES, et plus particulièrement le pôle CORAIL, spécialisé dans les offres transverses liées à l’ingénierie logicielle, à l’ingénierie de plateformes et aux socles techniques transverses.
La plateforme est en cours de construction : la cible architecturale, le choix des briques et le modèle d’exploitation restent largement à définir. Nous recherchons la personne qui en assurera la maîtrise d’œuvre technique d’ensemble, avec un rôle structurant d’architecte et de référent technique.
Vous rejoindrez une équipe à taille humaine engagée dans une dynamique produit forte.
Envie de participer à un projet structurant, au cœur des enjeux IA et plate-forme de notre entreprise ? Rejoignez-nous !
VOS FUTURES MISSIONS
Au sein de notre équipe, vous aurez pour mission de concevoir, faire construire et faire vivre la plateforme LLM / MCP / Agents de GRDF, en garantissant la cohérence d’ensemble des choix d’architecture, la qualité d’exploitation et le niveau de sécurité attendu.
Vous êtes :
- Un passionné d’IA générative, d’architecture logicielle et d’ingénierie de plateformes.
- Doté d’une vision d’ensemble vous permettant de comparer, sélectionner et assembler les briques d’une chaîne LLM (gateway, guardrails, mémoire, RAG, prompts, observabilité, cyber).
- Curieux, rigoureux et force de proposition, capable de prendre du recul sur un écosystème qui évolue très vite pour faire des choix soutenables dans la durée.
À l’aise dans un environnement collaboratif, avec le goût du partage de connaissances et de la montée en compétence des équipes. Vous avez en charge les missions suivantes :
1. Architecture de la plateforme IA
Concevoir et faire évoluer l'architecture de la plateforme (LLM, agents, MCP) : choix des composants techniques, intégration dans les infrastructures existantes (Kubernetes, CI/CD, IAM…), définition de la stratégie de modèles (APIs externes, modèles hébergés, gestion des coûts) et mise à disposition d'un catalogue de patterns réutilisables pour les équipes projets.
2. Développement et maintien des briques techniques
Construire, opérer et faire évoluer les composants clés de la plateforme, en concertation avec les équipes projet et les parties prenantes techniques :
- Gateway LLM – routage multi-modèles, contrôle des accès, quotas et suivi des coûts
- Guardrails – filtrage, sécurité et conformité des échanges
- Mémoire – gestion des sessions et persistance des contextes
- RAG – pipelines de recherche et restitution augmentée par les données
- Prompt management – versionnage, gouvernance et traçabilité
- MCP – standardisation de l'exposition d'outils et de données aux agents
- Agents & orchestration – frameworks, patterns multi-agents, gestion des exécutions
- Cybersécurité IA – protection contre les attaques spécifiques aux LLM, conformité RGPD
3. Pilotage
Coordonner les différents acteurs (équipes projet, parties prenantes techniques, métiers) et veiller à l'alignement des contributions tout au long du cycle de vie de la plateforme.
Suivre et piloter les prestations confiées aux prestataires : cadrage des attendus, contrôle de la qualité des livrables et respect des engagements.
Recueillir et challenger les besoins exprimés, qu'ils soient initiaux ou liés à des évolutions, en associant les équipes projet pour ancrer les décisions dans les besoins réels et en s'appuyant sur des évaluations partagées (POC, benchmarks, retours d'expérience). Cette démarche s'inscrit dans une logique d'amélioration continue : intégrer les retours et ajuster la plateforme en conséquence.
4. Exploitation et qualité
Définir les SLA, mettre en place l'observabilité de bout en bout (métriques, traces, coûts, dérive des modèles) et piloter l'évaluation continue des cas d'usage et des modèles en production.
5. Accompagnement des équipes et veille
Conseiller les équipes, participer à la communauté technique générative IA au sein de la DSI, et assurer une veille active pour adapter la plateforme aux évolutions rapides de l'écosystème (modèles, frameworks, réglementation).
VOTRE PROFIL
Formation
Vous êtes titulaire d’un diplôme Bac +5 en informatique, systèmes d’information ou équivalent.
Compétences techniques
- Solide expérience de maîtrise d’œuvre technique sur des plateformes logicielles ou data/IA.
- Bonne connaissance du fonctionnement des LLM (inférence, embeddings, tokenisation, fenêtre de contexte, fine-tuning, RAG) et de leur écosystème.
- Connaissance du Model Context Protocol (MCP) et des frameworks d’agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, frameworks équivalents)
- Maîtrise des bases vectorielles et des techniques de retrieval (pgvector, Qdrant, Elastic, OpenSearch, etc.) — la connaissance d’au moins une solution éprouvée est attendue.
- Expérience d’intégration sur des plateformes Kubernetes et des chaînes CI/CD modernes (GitOps, ArgoCD, Helm).
- Bonne culture sécurité applicative et DevSecOps appliquée à l’IA
- Capacité à raisonner sur les enjeux d’exploitation : SLO, capacity planning GPU/CPU, coûts d’inférence, supervision, qualité de service.
Les compétences suivantes sont un plus :
- Expérience de déploiement de moteurs d’inférence (vLLM, Ollama …) et de gestion GPU sur Kubernetes.
- Pratique d’outils d’observabilité IA et d’evals
- Connaissance des réglementations applicables à l’IA (AI Act, RGPD) et des doctrines d’usage en grande entreprise.
- Capacité à concevoir et gérer un catalogue de services à destination des équipes projets.
