AI Engineer

Contexte

La mission s'inscrit au sein d'un environnement international dédié au développement et à l'industrialisation de capacités Data, IA et GenAI.

L'équipe travaille notamment sur une plateforme dédiée aux systèmes agentiques, permettant de concevoir et de présenter des démonstrateurs mettant en valeur les capacités de l'IA générative et des agents.

L'AI Engineer interviendra sur la conception, le développement et l'exploitation de cet environnement ainsi que sur la réalisation de cas d'usage permettant de démontrer concrètement la valeur des technologies développées.

Le rôle combine ainsi software engineering, GenAI, systèmes agentiques, intégration Cloud et réalisation de démonstrateurs.

Missions

• Conception et développement de la plateforme

  • Concevoir, configurer et maintenir l'environnement de démonstration.

  • Développer les composants nécessaires au fonctionnement de la plateforme.

  • Assurer l'installation, la configuration et l'évolution de l'environnement.

  • Identifier et mettre en œuvre des solutions permettant d'améliorer sa fiabilité et sa réutilisabilité.

• Développement de cas d'usage GenAI

  • Concevoir et développer des démonstrateurs et POC de bout en bout.

  • Construire des scénarios permettant de mettre en valeur les capacités des systèmes agentiques.

  • Implémenter les différents composants nécessaires aux workflows IA.

  • Développer des composants réutilisables : templates, accélérateurs, scripts et jeux de données d'exemple.

• Systèmes agentiques

  • Concevoir des architectures reposant sur des agents IA.

  • Implémenter les mécanismes d'orchestration et de gestion des workflows.

  • Gérer les problématiques d'état, de planification, de mémoire et d'utilisation d'outils.

  • Intégrer les agents avec des APIs, services métier et systèmes d'entreprise.

• GenAI et intégration des modèles

  • Mettre en œuvre des solutions basées sur des LLM.

  • Concevoir des architectures de type RAG.

  • Mettre en place des mécanismes de recherche sémantique.

  • Travailler sur le prompt engineering et l'intégration de modèles.

  • Évaluer et améliorer la qualité et la fiabilité des réponses produites.

• Cloud, exploitation et fiabilité

  • Concevoir et déployer des applications Cloud-native sur AWS, Azure ou GCP.

  • Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité.

  • Assurer la disponibilité et la stabilité de l'environnement de démonstration.

  • Participer aux pratiques d'ingénierie : tests, CI/CD, qualité du code et développement sécurisé.

• Intégration et collaboration

  • Intégrer les solutions avec des APIs d'entreprise, services Cloud et plateformes de données.

  • Collaborer avec les équipes Engineering, Produit et Métiers.

  • Préparer et maintenir les démonstrations destinées aux différentes parties prenantes.

  • Être capable de présenter et d'expliquer les solutions développées à des interlocuteurs techniques et non techniques.

Compétences techniques

• GenAI & systèmes agentiques

  • LLM

  • RAG

  • Recherche sémantique

  • Prompt engineering

  • Agents IA

  • Orchestration

  • Workflows agentiques

  • Gestion d'état / mémoire

  • Tool calling / intégration d'outils

• Software Engineering

  • Python ou environnement équivalent

  • Développement d'APIs

  • Systèmes distribués

  • Tests automatisés

  • CI/CD

  • Qualité et maintenabilité du code

• Cloud & Data

  • AWS, Azure ou GCP

  • APIs et services Cloud

  • Plateformes de données

  • Déploiement d'applications Cloud-native

  • Monitoring et observabilité

Conditions de travail

• Poste : AI Engineer – GenAI & Systèmes Agentiques

• Expérience requise : Minimum 5 ans

• Démarrage : ASAP

• Durée : Mission longue

• Langue : Anglais courant — impératif

1. Minimum 5 ans d'expérience en Software Engineering, AI/ML Engineering, GenAI ou domaine similaire
2. Expérience significative dans la réalisation de démonstrateurs, prototypes ou POC
3. Expérience concrète sur des systèmes agentiques
4. Capacité à passer rapidement de la conception d'un cas d'usage à son implémentation technique, puis à assurer sa démonstration et sa maintenance
5. Aisance à collaborer avec des équipes Engineering, Produit et Métier
6. Capacité à vulgariser les choix techniques réalisés
7. Expérience dans un environnement réglementé, notamment dans les secteurs de l'assurance ou des services financiers (constitue un plus)
8. Anglais courant