Contexte
Une entreprise tech internationale, en forte croissance.
L'IA générative et les agents deviennent un pilier de sa stratégie produit et de son fonctionnement interne. La mission : concevoir et industrialiser des systèmes d'IA en production, à la fois pour les équipes internes et au cœur des produits.
Démarrage : ASAP
Durée : 12 mois
Localisation : Paris , 4 jours par semaine sur site
Langue de travail : anglais requis au quotidien, à l'oral et à l'écrit
Missions principales
Concevoir, développer et déployer des systèmes d'IA en production : LLM, RAG, agents, multimodal
Architecturer des workflows agentiques complexes : outils, mémoire, retrieval, planning, garde-fous
Prototyper rapidement de nouvelles capacités puis les industrialiser en systèmes fiables et scalables
Connecter les systèmes d'IA aux plateformes internes et sources de données : CRM, data platform, outils support, bases de connaissances
Mettre en place les frameworks d'évaluation, garde-fous et monitoring garantissant fiabilité, sécurité et observabilité
Travailler avec les équipes métier, Product Managers et ingénieurs pour identifier les cas d'usage à fort impact
Mesurer l'impact business et itérer sur l'adoption, la précision, les coûts et la latence
Profil recherché
Formation supérieure en informatique, ingénierie ou data
Au moins 5 ans d'expérience post-diplôme en software engineering, ML engineering ou applied AI
Expérience concrète de mise en production de systèmes d'IA pour des utilisateurs, clients internes ou externes
Très bon niveau Python et solides fondamentaux d'ingénierie logicielle
Expérience concrète des LLM, RAG et agents en production, conception de workflows agentiques multi-étapes et systèmes de retrieval
Évaluation de systèmes d'IA et amélioration des performances
Déploiement cloud (AWS ou GCP), Docker, Kubernetes
À l'aise avec la stack : LangGraph, LangChain, LlamaIndex, MCP, bases vectorielles, modèles OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral et open-source
Excellente capacité de vulgarisation et forte orientation business : sait traduire une capacité technique en produit adopté, et privilégie l'impact mesurable à la complexité technique
Anglais courant indispensable, utilisé au quotidien
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