AI Engineer Senior

Concevoir, développer et déployer des systèmes logiciels, des plateformes de données et des solutions d'intelligence artificielle, principalement agentiques, pour accompagner la transformation des processus métier critiques de grandes entreprises. La mission consiste à construire des architectures fiables, sécurisées, évolutives et performantes, en associant intelligence artificielle, ingénierie logicielle, développement backend et data engineering.

Missions principales

Concevoir et mettre en œuvre des architectures logicielles, des plateformes de données et des plateformes IA adaptées aux contraintes des clients, notamment des architectures Lakehouse. Assurer leur intégration aux systèmes d'information en tenant compte des exigences de sécurité, de performance, de fiabilité et des coûts d'exploitation.

Développer des pipelines de données de bout en bout comprenant l'ingestion, la transformation, la modélisation, le stockage et l'orchestration. Intégrer les exigences de gouvernance des données, notamment la qualité, le catalogage, la traçabilité et le contrôle des accès.

Concevoir et développer des applications basées sur les LLM, des agents IA et des systèmes multi-agents. Mettre en place les mécanismes d'orchestration, de recherche dans les connaissances métier, d'appels d'outils, de gestion du contexte et d'évaluation de la fiabilité. Déployer des dispositifs de gouvernance des agents intégrant les permissions, la traçabilité des actions, les contrôles et la supervision humaine.

Développer des services backend, des API et des connecteurs permettant de relier les agents IA, les données et les outils métiers. Sélectionner, intégrer et adapter des frameworks, principalement open source, en maîtrisant leur fonctionnement technique.

Industrialiser et assurer l'exploitation des solutions développées à travers la production de code maintenable, les tests automatisés, l'intégration et le déploiement continus, la conteneurisation, l'observabilité et la gestion des incidents. Optimiser la latence, la robustesse et les coûts des systèmes.

Collaborer avec les équipes métiers et IT des clients, depuis les choix d'architecture jusqu'au déploiement et à l'exploitation des solutions. Participer aux expérimentations techniques, aux prototypes, aux revues de code et à la documentation des choix technologiques.

Compétences attendues

Solides compétences en programmation, algorithmique, conception logicielle et bases de données. Bonne maîtrise de Python et SQL, ainsi que des pratiques de développement incluant la conception d'API, Git, les tests automatisés et le débogage.

Expérience en développement de systèmes agentiques, notamment la conception de workflows, l'intégration d'outils et de données, la gestion du contexte et l'évaluation de la fiabilité des agents.

Connaissance des architectures de données modernes, des pipelines de données, des architectures Lakehouse, des plateformes Data et IA et des principes de gouvernance des données et des agents.

Compétences en développement backend, intégration de systèmes, API, conteneurisation, CI/CD et observabilité.

Connaissance des technologies et frameworks d'IA tels que Python, LangGraph, LangChain et des modèles LLM d'OpenAI, Anthropic, Mistral et Google, ainsi que des solutions open source.

Familiarité avec les environnements Cloud AWS, Azure ou GCP et les outils de développement assisté par IA tels que GitHub Copilot, Claude Code et Cursor.

Profil recherché

Ingénieur informatique ou titulaire d'un diplôme universitaire de niveau Bac +5 en informatique, justifiant d'au moins 3 ans d'expérience professionnelle.

Développeur disposant de solides bases techniques et d'une expérience concrète en conception et développement de solutions logicielles, avec une capacité à intervenir sur des projets combinant intelligence artificielle, systèmes agentiques, backend et ingénierie des données.

Profil curieux, autonome et passionné par les technologies, appréciant l'exploration de nouveaux frameworks, la lecture de documentation technique, l'expérimentation et la compréhension du fonctionnement interne des outils.

Capacité à travailler avec les équipes clientes, y compris sur site, à expliquer les choix techniques, à documenter les solutions et à partager ses connaissances. Les projets personnels, les contributions open source et les réalisations techniques menées de bout en bout constituent des atouts supplémentaires.