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7 modèles de CV pour Expert IA - Architecture IA générative et agentique, avec exemples

Par Ria · Dernière mise à jour le 23 octobre 2026
Exemple de CV — page 1

Ce guide pratique vous aide à créer un CV d’expert IA spécialisé en architecture IA générative et agentique, clair et adapté à ce poste. Vous y trouverez des repères pour organiser vos compétences et vos réalisations, ainsi que des exemples pour comparer sept mises en page.

Pour rendre votre expertise lisible, reliez les choix d’architecture aux enjeux de sécurité, de souveraineté, de performance et de coûts. Faites ressortir, selon votre parcours, les réalisations autour de RAG et GraphRAG, des agents, de l’industrialisation, de l’évaluation et de l’observabilité, avec des mots-clés précis comme LLMOps, AgentOps ou FinOps IA.

L’aperçu présenté est au format Compact. Vous pouvez examiner l’image PNG, puis ouvrir l’exemple dans l’éditeur pour le consulter et le personnaliser.

Qu’est-ce qui fait un bon CV d’expert IA en architecture générative et agentique en 2026 ?

Un CV solide hiérarchise les expériences, les compétences techniques et les résultats liés à la conception et à l’industrialisation de solutions IA. Des rubriques explicites et des formulations concises facilitent le repérage par les recruteurs et les ATS.

Privilégiez des formulations d’action nominales cohérentes, en reliant méthodes et résultats étayés. Intégrez les mots-clés pertinents, par exemple RAG, LangGraph, Kubernetes, évaluation, sécurité des systèmes LLM et gouvernance, uniquement lorsqu’ils correspondent à votre parcours.

Note : Les exemples de CV sont fournis à titre pédagogique uniquement. Utilisez uniquement des informations qui reflètent fidèlement votre expérience et vos qualifications. Les références à des organisations réelles n’impliquent aucune affiliation ni approbation de leur part.

#1 Compact (format sobre à deux colonnes avec photo)

Compact associe une page blanche à deux colonnes, des séparateurs fins et une photo en haut à gauche pour structurer un CV riche en texte sans surcharge visuelle.

 
CV Compact (format sobre à deux colonnes avec photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 1   CV Compact (format sobre à deux colonnes avec photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • Les séparateurs fins distinguent les rubriques sans alourdir le parcours professionnel.
  • Les deux colonnes organisent la lecture de l’expérience et des compétences.
  • La place accordée au texte convient aux expériences détaillées et à la formation.

À privilégier pour

  • CV à contenu détaillé
  • Parcours avec plusieurs étapes
  • Rubriques nombreuses à organiser
  • Lecture en deux colonnes
  • Photo intégrée en haut à gauche

Mots-clés du CV

  • Experte en architecture IA et Data & IA, avec 13 ans d’expérience, spécialisée dans les solutions génératives et agentiques
  • Architecture Data & IA
  • spécialisée dans les solutions génératives et agentiques, de la conception des prototypes à leur mise en production.
  • RAG
  • GraphRAG
  • Mise en œuvre d’architectures agentiques et multi-agents
  • Context Engineering
  • LLM
  • évaluation automatique avant les mises en production
  • Observabilité des systèmes IA
  • MLOps
  • LLMOps
  • AgentOps
  • FinOps IA
  • Sécurité des systèmes LLM
Voir tous les mots-clés
 

#2 Élégant (format à colonne latérale colorée avec photo)

Élégant oppose une colonne latérale bleue au contenu principal sur fond blanc, un choix utile pour distinguer visuellement les informations complémentaires du parcours.

 
CV Élégant (format à colonne latérale colorée avec photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 1   CV Élégant (format à colonne latérale colorée avec photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • La colonne colorée distingue les informations complémentaires du contenu principal.
  • Le contraste entre les deux zones aide à repérer les rubriques du CV.
  • La zone blanche offre un espace lisible pour présenter l’expérience et la formation.

À privilégier pour

  • Informations complémentaires en colonne latérale
  • Parcours avec rubriques associées
  • Contraste visuel entre deux zones
  • Lecture organisée des expériences
  • CV avec photo en colonne latérale
 

#3 Moderne (format à deux colonnes avec photo à gauche et séparateur)

Moderne réunit une photo arrondie à gauche, un séparateur et des titres soulignés pour guider le regard dans une mise en page blanche à deux colonnes.

 
CV Moderne (format à deux colonnes avec photo à gauche et séparateur) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 1   CV Moderne (format à deux colonnes avec photo à gauche et séparateur) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • Le séparateur rend visible la division des rubriques en deux colonnes.
  • Les titres soulignés fournissent des repères sans multiplier les éléments décoratifs.
  • La mise en page aide à suivre l’expérience et les compétences dans un même CV.

À privilégier pour

  • Rubriques réparties sur deux colonnes
  • Repères visuels sobres
  • Titres de section soulignés
  • Photo arrondie à gauche
  • Parcours avec plusieurs rubriques
 

#4 Audacieux (format à deux colonnes avec accents colorés et photo)

Audacieux reprend une couleur d’accent dans le liseré supérieur, le nom, les icônes et les titres, pour donner des repères visuels à sa page blanche à deux colonnes.

 
CV Audacieux (format à deux colonnes avec accents colorés et photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 1   CV Audacieux (format à deux colonnes avec accents colorés et photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • Les titres colorés aident à localiser les différentes rubriques du parcours.
  • La répartition sur deux colonnes organise l’expérience et les informations complémentaires.
  • Le fond blanc préserve une lecture nette malgré les accents visuels.

À privilégier pour

  • Repères de section colorés
  • CV à deux colonnes
  • Rubriques complémentaires à distinguer
  • Présentation avec accents visuels
  • Photo intégrée au CV
 
 

#5 Signature (format à colonne latérale colorée avec grande photo)

Signature place une grande photo rectangulaire en haut de la colonne latérale colorée, tandis que le contenu principal sur fond blanc équilibre cette présence visuelle marquée.

 
CV Signature (format à colonne latérale colorée avec grande photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 1   CV Signature (format à colonne latérale colorée avec grande photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • La grande photo crée un point visuel fort dans la colonne latérale.
  • La séparation des zones distingue les informations complémentaires du parcours professionnel.
  • Le fond blanc du contenu principal maintient une lecture confortable des rubriques.

À privilégier pour

  • Photo de grande taille
  • Colonne latérale colorée
  • Contenu principal sur fond blanc
  • Informations complémentaires séparées
  • CV à présence visuelle marquée
 

#6 Fonceur (format à deux colonnes avec en-tête centré sans photo)

Fonceur centre le nom dans un en-tête qui encadre les coordonnées et associe une colonne latérale légèrement teintée au contenu principal, sans photo.

 
CV Fonceur (format à deux colonnes avec en-tête centré sans photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 1   CV Fonceur (format à deux colonnes avec en-tête centré sans photo) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • L’en-tête centré regroupe les coordonnées dans une zone distincte du CV.
  • La colonne teintée sépare les informations complémentaires du contenu principal.
  • Les deux colonnes donnent des repères pour parcourir les rubriques et l’expérience.

À privilégier pour

  • En-tête centré avec coordonnées
  • CV sans photo
  • Informations complémentaires en colonne latérale
  • Lecture en deux colonnes
  • Rubriques distinctes du parcours
 

#7 Dynamique (format à deux colonnes avec icônes)

Dynamique combine un en-tête centré, un fond clair et des accents dorés ; ses trois pictogrammes circulaires décoratifs donnent du rythme à la page à deux colonnes.

 
CV Dynamique (format à deux colonnes avec icônes) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 1   CV Dynamique (format à deux colonnes avec icônes) : Expert IA - Architecture IA générative et agentique, page 2

Pourquoi choisir ce modèle ?

  • Les deux colonnes répartissent les rubriques pour faciliter le parcours du CV.
  • Les accents dorés créent des repères visuels sur le fond clair.
  • Les pictogrammes sont décoratifs et ne remplacent pas les compétences décrites.

À privilégier pour

  • En-tête centré
  • CV sans photo
  • Mise en page à deux colonnes
  • Accents dorés sur fond clair
  • Présentation avec pictogrammes décoratifs
 
 

Pourquoi consulter les exemples de CV ResumeInMinutes ?

Les exemples permettent de comparer la présentation des compétences, des expériences et des certifications dans un CV consacré à l’architecture IA générative et agentique. Choisissez une organisation qui rend lisibles les décisions techniques, les pratiques de mise en production et les résultats que vous pouvez documenter.

  • Des mises en page de CV à comparer
  • Des rubriques structurées pour faciliter la lecture ATS
  • Des mots-clés ciblés sur l’architecture IA
  • Une présentation claire des compétences et des outils
  • Des aperçus de CV au format PNG
  • Des exemples à consulter et à personnaliser dans l’éditeur

Dans l’aperçu Compact, les coordonnées figurent dans l’en-tête ; la barre latérale rassemble les points forts et les compétences, à côté de l’historique professionnel. Cette disposition permet de rapprocher les expertises en RAG, architectures agentiques, sécurité et observabilité des expériences qui les étayent.

 

Voir aussi

 

Questions fréquentes

Ces modèles de CV d’expert IA sont-ils adaptés aux ATS ?

Les exemples privilégient des rubriques identifiables et une organisation lisible. Pour votre CV, reprenez les termes de l’offre qui correspondent réellement à votre expérience, comme RAG, GraphRAG, LLMOps, AgentOps, Python, Kubernetes ou FinOps IA.

Les exemples présentent-ils plusieurs parcours professionnels ?

Non. Il s’agit d’exemples de présentation du CV ; les mises en page varient, tandis que le parcours doit toujours rester fidèle à la personne qui rédige le document.

Quelles rubriques prévoir dans un CV d’expert IA en architecture générative et agentique ?

Présentez un résumé professionnel ciblé, vos expériences, vos compétences techniques, votre formation et vos certifications. Selon votre parcours, détaillez les architectures RAG ou agentiques, les choix de plateformes, la sécurité, l’évaluation et les pratiques d’industrialisation.

Comment valoriser des architectures IA complexes sur un CV ?

Décrivez les enjeux, les méthodes et votre contribution avec des formulations courtes et cohérentes. Quand des résultats mesurables sont disponibles, indiquez-les sans avancer de chiffres que vous ne pouvez pas justifier ; précisez aussi les arbitrages de sécurité, de qualité, de latence ou de coûts.

Quels mots-clés techniques peuvent être pertinents pour ce CV ?

Selon vos réalisations, vous pouvez citer des modèles comme OpenAI, Azure OpenAI ou Anthropic Claude, des outils RAG tels que Qdrant ou pgvector, et des cadres comme LangChain ou LangGraph. Ajoutez également les compétences réellement maîtrisées en MLOps, LLMOps, AgentOps, sécurité, évaluation et observabilité.

Faut-il ajouter une photo au CV ?

La photo n’est généralement pas nécessaire pour présenter une expertise technique. Suivez les usages de votre secteur et les consignes de candidature ; en cas de doute, un CV sans photo reste un choix professionnel.

Peut-on personnaliser un exemple de CV dans l’éditeur ?

Les liens de la page permettent de consulter un exemple dans l’éditeur et de le personnaliser. Comparez d’abord les aperçus PNG, puis choisissez la présentation qui met le mieux en valeur vos compétences, vos expériences et vos résultats vérifiables.

Score ATS 99%

Comment ce score est calculé

  • Score ATS = arrondi(0,60 × K + 0,20 × T + 0,20 × Q). K : couverture des mots-clés ; T : composante CV textuel (100 pour le CV évalué ici) ; Q : max(0, 100 − déductions des vérifications du CV).
  • Couverture des mots-clés = arrondi(100 × correspondances confirmées ÷ nombre total de mots-clés). Les correspondances exactes et les équivalences étayées validées par l’IA reçoivent tous les points ; les mots-clés non étayés n’en reçoivent aucun. Les vérifications du texte utilisent les équivalences enregistrées sans nouvelle analyse par l’IA. Sans mots-clés, aucun score ATS global n’est disponible.

Ce que signifie ce score

Nos scores sont des estimations, pas des notes d’employeurs. Ils peuvent contenir des erreurs et ne garantissent ni analyse correcte, ni classement, ni entretien, ni emploi. Vérifiez votre document selon les exigences de l’employeur. Vous êtes responsable de l’utilisation de ce score.

Conditions générales

Pondération : mots-clés 60 % · CV textuel 20 % · Qualité du CV 20 %

Couverture des mots-clés : 49 sur 50 (98 %) · Qualité du CV : 100 %

Qualité du CV 100% · Poids 20% · Problèmes (0)

Détails
  • ✓Nom présent: Mathilde Colin
  • ✓Format de l’adresse e-mail: mathilde.colin@example.com
  • ✓Format du numéro de téléphone: 06 39 98 XX XX
  • ✓Expérience 1: Intitulé du poste: Experte principale en architecture IA
  • ✓Expérience 1: Nom de l’entreprise: Kairn Digital
  • ✓Expérience 1: Lieu de travail: Nantes
  • ✓Expérience 1: Dates d’emploi: mars 2023 – présent
  • ✓Expérience 1: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Expérience 2: Intitulé du poste: Architecte Data et intelligence artificielle
  • ✓Expérience 2: Nom de l’entreprise: Althéa Data
  • ✓Expérience 2: Lieu de travail: Rennes
  • ✓Expérience 2: Dates d’emploi: juin 2020 – février 2023
  • ✓Expérience 2: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Expérience 3: Intitulé du poste: Ingénieure senior en machine learning
  • ✓Expérience 3: Nom de l’entreprise: Méridien Analytics
  • ✓Expérience 3: Lieu de travail: Lyon
  • ✓Expérience 3: Dates d’emploi: avril 2017 – mai 2020
  • ✓Expérience 3: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Expérience 4: Intitulé du poste: Ingénieure Data
  • ✓Expérience 4: Nom de l’entreprise: Sillage Numérique
  • ✓Expérience 4: Lieu de travail: Angers
  • ✓Expérience 4: Dates d’emploi: septembre 2015 – mars 2017
  • ✓Expérience 4: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Expérience 5: Intitulé du poste: Analyste junior en données
  • ✓Expérience 5: Nom de l’entreprise: DataRive
  • ✓Expérience 5: Lieu de travail: Tours
  • ✓Expérience 5: Dates d’emploi: octobre 2013 – août 2015
  • ✓Expérience 5: Description ou réalisations: Présent
  • ✓Aucun champ provisoire
  • ✓Aucune réalisation répétée
  • ✓Aucune puce vide

Aucun problème détecté lors des vérifications actuelles.

CV textuel 100% · Poids 20%

Texte extrait
Mathilde Colin
Experte principale en architecture IA
06 39 98 XX XX
mathildecolin
Nantes
mathilde.colin@example.com
POINTS FORTS
Arbitrage technique
Comparaison de modèles et de plateformes selon les contraintes du client, avec des décisions qui relient sécurité, qualité et coût.
Transmission
Animation de partages de pratiques et mentorat de profils Data et IA, avec des échanges ancrés dans les situations des équipes.
Vulgarisation
Explication des compromis d’architecture lors de démonstrations et de soutenances, pour rendre les choix accessibles aux interlocuteurs métier.
Conception sécurisée
Prise en compte des risques liés aux systèmes LLM dès la conception, afin de cadrer les accès et l’exposition des outils aux agents.
Conseil avant-vente
Qualification des besoins et estimation des charges et des risques, pour préparer des propositions techniques cohérentes avec les enjeux clients.
PROFIL
Experte en architecture IA et Data & IA, avec 13 ans d’expérience, spécialisée dans les solutions génératives et agentiques, de la conception des prototypes à leur mise en production. Parcours marqué par des choix d’architecture adaptés aux contextes Cloud, hybrides, on-premise et souverains, en tenant compte de la sécurité, de la performance, de la qualité et des coûts. Pratique des systèmes RAG, GraphRAG et multi-agents, ainsi que de leur évaluation et de leur observabilité. Accompagnement de consultants, d’ingénieurs et de clients lors des revues d’architecture, des phases avant-vente et des travaux d’industrialisation. Contribution au partage de pratiques, à la montée en compétences et à la gouvernance de l’IA, avec une approche ouverte aux modèles et plateformes propriétaires comme Open Source.
EXPÉRIENCE
Experte principale en architecture IA
Kairn Digital
mars 2023 – présent
Nantes
Conception d’architectures GenAI pour des projets clients, avec comparaison d’OpenAI, Azure OpenAI et Anthropic Claude, puis sélection selon les exigences de sécurité, de souveraineté, de performance et de coûts.
Réalisation de prototypes RAG et GraphRAG associant embeddings, reranking, recherche hybride et Qdrant, pgvector, Weaviate ou Pinecone, avec jeux de tests documentés pour comparer la pertinence des réponses.
Mise en œuvre d’architectures agentiques et multi-agents avec LangChain, LangGraph, CrewAI et AutoGen, intégration d’assistants dans des workflows métier via n8n ou Flowise, APIs, webhooks et automatisation de processus.
Industrialisation de services Python et FastAPI exposés par APIs REST, conteneurisés avec Docker et déployés sur Kubernetes, avec revue des pipelines Git et GitLab et des pratiques de gestion des secrets pour une mise en production maîtrisée.
Intégration de protections contre la prompt injection et les fuites de données, de guardrails, du contrôle des accès, de la traçabilité et de la sécurisation des outils exposés aux agents, en cohérence avec l’AI Act et l’IA responsable.
Structuration des pratiques MLOps, LLMOps et AgentOps avec MLflow, versioning des modèles et prompts, gestion du cycle de vie, prompt management et évaluation automatique avant les mises en production.
Déploiement de contrôles d’évaluation et d’observabilité avec Ragas, DeepEval, LangSmith, Langfuse et Arize Phoenix, pour suivre la qualité, la latence et les incidents sur les parcours RAG et agentiques.
Comparaison d’Azure AI Foundry et Azure OpenAI, AWS Bedrock et SageMaker, Google Vertex AI et Gemini, ainsi que Microsoft Fabric et des plateformes Kubernetes en environnements souverains, selon les contraintes des clients.
Pilotage des revues d’architecture et accompagnement des équipes de delivery, avec analyse des risques d’exploitation et arbitrage entre architectures centralisées, distribuées, Cloud, hybrides et on-premise.
Mise en place de pratiques FinOps IA : suivi des tokens et consommations, quotas, gouvernance des usages, routing entre modèles et arbitrages entre coût, qualité et latence.
Animation de retours d’expérience, de parcours de certification et de communautés d’experts ; contribution aux recrutements, conférences, webinaires, démonstrations clients, séminaires, articles et livres blancs.
Contribution aux offres et travaux d’innovation en Open Source AI, souveraineté, architectures agentiques, assistants, automatisation, industrialisation, Data Governance et MDM augmentés par l’IA, ainsi qu’à la migration Data assistée par l’IA.
Appui aux opportunités d’avant-vente : qualification des problématiques, conception et challenge des architectures et solutions éditeurs, estimation des charges et risques, réponses aux appels d’offres et soutenances.
Architecte Data et intelligence artificielle
Althéa Data
juin 2020 – février 2023
Rennes
Conception de plateformes Data et de premiers services d’IA générative à partir de 2022, avec prototypes RAG, APIs et déploiements Cloud adaptés aux contraintes de données et d’exploitation.
Développement de services Python et FastAPI, intégration d’APIs REST et conteneurisation Docker, avec tests de charge et documentation des choix techniques pour les équipes de production.
Mise en place du suivi du cycle de vie des modèles et du versioning dans MLflow, afin de faciliter les comparaisons d’expériences et la reproductibilité des déploiements.
Évaluation des réponses et des jeux de données selon des critères de qualité, de pertinence et de latence, avec formalisation des limites avant l’ouverture des prototypes aux utilisateurs métiers.
Accompagnement de consultants et d’ingénieurs lors de revues d’architecture, démonstrations clients et retours d’expérience, en explicitant les compromis de sécurité, de performance et de coût.
Réalisation de cadrages avant-vente et de chiffrages techniques pour des solutions Data & IA, avec identification des dépendances, des risques d’intégration et des besoins d’industrialisation.
Ingénieure senior en machine learning
Méridien Analytics
avril 2017 – mai 2020
Lyon
Développement de modèles de machine learning pour des usages de prévision et de classification, depuis la préparation des données jusqu’aux évaluations et à la présentation des résultats aux équipes métiers.
Structuration de pipelines Python reproductibles et de contrôles de qualité des données, réduisant les reprises manuelles lors des actualisations périodiques des modèles.
Déploiement de services de scoring derrière des APIs REST et des conteneurs Docker, avec suivi des performances et consignes de retour à une version stable.
Coordination des échanges entre spécialistes Data, équipes applicatives et responsables métier pour transformer les besoins en critères d’évaluation vérifiables.
Présentation des limites et des résultats des modèles en ateliers de conception, avec recommandations sur la qualité des données, la performance et les conditions d’exploitation.
Ingénieure Data
Sillage Numérique
septembre 2015 – mars 2017
Angers
Construction de traitements de données Python et SQL pour alimenter des tableaux de bord opérationnels, avec contrôles de cohérence sur les flux entrants.
Automatisation de contrôles de données et documentation des règles de transformation, facilitant les diagnostics lors d’incidents de traitement.
Contribution à la mise en service d’APIs de données et à leur intégration dans des applications internes, en lien avec les équipes de développement.
Préparation de restitutions aux interlocuteurs métier, avec explication des indicateurs, des limites de couverture et des écarts constatés.
Analyste junior en données
DataRive
octobre 2013 – août 2015
Tours
Préparation de jeux de données pour des analyses clients, avec vérifications de formats, de doublons et de valeurs manquantes avant leur exploitation.
Création de requêtes SQL et de rapports récurrents, apportant aux équipes opérationnelles une lecture plus régulière de leurs indicateurs.
Formalisation des étapes de traitement et signalement des anomalies aux référents techniques, contribuant à des données de reporting plus fiables.
COMPÉTENCES
Architecture IA
Observabilité IA
RAG et GraphRAG
MLOps et LLMOps
Accompagnement d’équipes
Sécurité des systèmes LLM
Évaluation des systèmes IA
Context Engineering
Gouvernance de l’IA
Industrialisation IA
FinOps IA
Architecture Data & IA
Conseil avant-vente
IA agentique
AgentOps
MON PARCOURS PROFESSIONNEL
13,1Ans
Experte principale en architecture IA at Kairn Digital (3,7 Ans)
Architecte Data et intelligence artificielle at Althéa Data (2,8 Ans)
Ingénieure senior en machine learning at Méridien Analytics (3,2 Ans)
Ingénieure Data at Sillage Numérique (1,6 Ans)
Analyste junior en données at DataRive (1,9 Ans)
RESPONSABILITÉS, DISTINCTIONS ET RECONNAISSANCE
Animation de revues d’architecture et de sessions de partage de pratiques auprès d’équipes de consultants et d’ingénieurs.
Mentorat de profils Data et IA dans le cadre de parcours internes de montée en compétences.
Intervention comme conférencière lors de rencontres professionnelles consacrées à l’industrialisation des solutions IA.
FORMATION
Diplôme d’ingénieure, informatique et systèmes d’information
INSA Rennes
2012
Rennes
CERTIFICATIONS
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
2024
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
2025
Formation continue en gouvernance de l’IA et AI Act
2025
COMPÉTENCES TECHNIQUES
Modèles et services IA: OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic Claude
Récupération documentaire: Qdrant, pgvector, Weaviate, Pinecone
Cadres agentiques: LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen
Automatisation et orchestration: n8n, Flowise, Apache Airflow
Développement et API: Python, FastAPI, Flask
Conteneurs et orchestration: Docker, Kubernetes, Helm
Gestion de code: Git, GitLab, GitHub
Cycle de vie des modèles: MLflow, Kubeflow, DVC
Évaluation et traçabilité IA: Ragas, DeepEval, LangSmith
Observabilité des systèmes IA: Langfuse, Arize Phoenix, Prometheus
Plateformes IA cloud: Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Google Vertex AI
Services d’apprentissage automatique: Amazon SageMaker, Google Gemini, Microsoft Fabric
AFFILIATIONS PROFESSIONNELLES
Membre de l’Association française pour l’intelligence artificielle (AFIA), participation aux échanges professionnels sur les applications de l’IA.
Membre de l’Association française des utilisateurs de logiciels libres (AFUL), contribution aux échanges autour des solutions Open Source.

Mots-clés correspondants (49)

  • Experte en architecture IA et Data & IA, avec 13 ans d’expérience, spécialisée dans les solutions génératives et agentiquesMot-clé original dans l’offre: Architecture IA générative et agentique
  • Architecture Data & IA
  • spécialisée dans les solutions génératives et agentiques, de la conception des prototypes à leur mise en production.Mot-clé original dans l’offre: Mise en production de solutions IA
  • RAG
  • GraphRAG
  • Mise en œuvre d’architectures agentiques et multi-agentsMot-clé original dans l’offre: Architectures multi-agents
  • Context Engineering
  • LLM
  • évaluation automatique avant les mises en productionMot-clé original dans l’offre: Évaluation automatique des systèmes IA
  • Observabilité des systèmes IA
  • MLOps
  • LLMOps
  • AgentOps
  • FinOps IA
  • Sécurité des systèmes LLM
  • prompt injection
  • protections contre la prompt injection et les fuites de donnéesMot-clé original dans l’offre: Prévention des fuites de données
  • guardrails
  • Gouvernance de l’IA
  • AI Act
  • IA responsable
  • arbitrage entre architectures centralisées, distribuées, Cloud, hybrides et on-premise.Mot-clé original dans l’offre: Architectures Cloud, hybrides et on-premise
  • environnements souverains
  • Conception d’architectures GenAI pour des projets clients, avec comparaison d’OpenAI, Azure OpenAI et Anthropic Claude, puis sélection selon les exigences de sécurité, de souveraineté, de performance et de coûts.Mot-clé original dans l’offre: Comparaison et sélection de modèles
  • OpenAI
  • Azure OpenAI
  • Anthropic Claude
  • LangChain
  • LangGraph
  • CrewAI
  • AutoGen
  • recherche hybride
  • embeddings
  • reranking
  • Qdrant
  • pgvector
  • Weaviate
  • Pinecone
  • Python
  • FastAPI
  • APIs REST
  • Docker
  • Kubernetes
  • MLflow
  • intégration d’assistants dans des workflows métier via n8n ou Flowise, APIs, webhooks et automatisation de processus.Mot-clé original dans l’offre: Automatisation de workflows métier
  • n8n
  • Flowise
  • Appui aux opportunités d’avant-vente : qualification des problématiques, conception et challenge des architectures et solutions éditeurs, estimation des charges et risques, réponses aux appels d’offres et soutenances.Mot-clé original dans l’offre: Avant-vente technique
  • accompagnement des équipes de deliveryMot-clé original dans l’offre: Accompagnement d’équipes de delivery

Mots-clés manquants (1)

  • Conception d’architectures industrialisables
Avertissement : Tous les noms, images, coordonnées, parcours professionnels, réalisations, habilitations de sécurité, titres militaires et autres qualifications présentés dans ce contenu sont fictifs et utilisés uniquement à des fins d’illustration. Toute ressemblance avec des personnes réelles, vivantes ou décédées, est purement fortuite.

Les exemples de CV et de lettres de motivation et les recommandations de cet article reflètent des bonnes pratiques générales et une expérience professionnelle et sont fournis à titre indicatif uniquement. Les résultats peuvent varier selon le poste, le secteur, la région et l’organisation recruteuse.

Exactitude et vérification du contenu : Dans toute la mesure permise par la loi applicable, nous ne déclarons ni ne garantissons que les conseils, exemples, recommandations ou informations connexes concernant les CV ou lettres de motivation sont exacts, complets, à jour, exempts d’erreurs ou adaptés à un usage particulier. Il vous appartient d’examiner et de vérifier ces informations de manière indépendante avant de vous y fier.

Scores ATS et de lettre de motivation : Les scores ATS sont des estimations calculées selon notre propre formule, fondée sur des conseils accessibles au public concernant la mise en forme des CV et la correspondance des mots-clés. Ils ne sont ni attribués ni approuvés par un fournisseur ATS ou un employeur. Les scores des lettres de motivation sont également nos propres évaluations. L’analyse, la pondération, les critères de sélection et les résultats varient selon les systèmes, les employeurs, les offres et les formats de documents. Aucun score ne garantit une analyse correcte, un classement, un entretien ou un emploi. Utilisez ces scores à titre indicatif et vérifiez vous-même vos documents au regard des exigences de l’employeur. Dans toute la mesure permise par la loi applicable, nous déclinons toute responsabilité pour les erreurs de score ou d’analyse, ou les pertes résultant de la confiance accordée à ces évaluations. Le présent avis n’exclut aucune responsabilité et ne limite aucun droit des consommateurs qui ne peut légalement être exclu ou limité.

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