À propos du poste :
Ce poste consiste à définir et piloter la stratégie AI et technique à travers les projets, au sein d’une organisation qui a placé la transformation Agentic au centre de sa vision produit. Le/la candidat(e) architecturera des solutions AI end-to-end, dirigera une équipe d’ingénieurs et servira de pont entre la livraison technique et les stakeholders métier.
Le/la candidat(e) est attendu(e) pour établir les best practices d’ingénierie, définir l’architecture de la plateforme agentic, mentorer les ingénieurs à tous les niveaux et garantir que les produits AI-powered sont production-grade, scalables, sécurisés et alignés sur les objectifs business. C’est un rôle de leadership qui exige une maîtrise technique profonde du stack GenAI et le jugement stratégique pour traduire une vision AI ambitieuse en systèmes livrés et production-hardened.
Compétences clés :
Le/la candidat(e) doit apporter une profondeur et une étendue exceptionnelles dans les domaines suivants:
Architecture GenAI, plateformes agentic et stratégie AI :
- Architecture et livraison de solutions AI end-to-end du concept à la production, incluant le system design, la sélection technologique et la planification de livraison.
- Conception de pipelines RAG de production, de moteurs de workflows agentic et de couches d’intégration d’outils basées sur MCP.
- Orchestration LLM API et stratégies multi-modèle, incluant la logique de routing, l’optimisation coût-performance et les architectures de fallback.
- Développement et déploiement d’AI agents sophistiqués avec LangChain, LangGraph ou frameworks similaires.
- Prompt engineering à l’échelle organisationnelle : versioning, tests automatisés, expérimentation A/B et gouvernance pour les bibliothèques de prompts partagées.
- Établissement des best practices LLMOps : CI/CD pour l’AI, monitoring de modèles et détection de drift, gouvernance des coûts et conformité responsible AI.
- Évaluation et assurance qualité AI avec LangSmith, Langfuse ou des harnesses custom.
- Conception de l’architecture skills et plugins pour des capacités d’agents modulaires et composables à travers la plateforme.
Leadership en ingénierie et System Design :
- Construction et supervision d’architectures applicatives performantes avec Python et FastAPI au sein d’équipes distribuées.
- System design pour des applications scalables gérant l’inférence AI en temps réel, le streaming et les workloads agentic concurrents.
- SQL et PostgreSQL optimisés avec expertise d’intégration de couches de données relationnelles, vectorielles et graph.
- Intégration système end-to-end avec les REST APIs, les backends d’orchestration AI et les service meshes agent-driven.
- Établissement de standards d’ingénierie pour les tests couvrant la logique déterministe, les outputs AI probabilistes et la validation comportementale des agents.
Apprécié :
Les compétences suivantes complètent le profil du candidat pour un rôle couvrant profondeur technique et étendue stratégique.
- Architecture et or chestration de systèmes multi-agent, incluant les topologies supervisor-agent.
- Guardrails et responsible AI : filtrage de contenu, mitigation des hallucinations, détection de biais, audit logging et conformité en matière de gouvernance AI.
- Techniques de fine-tuning (LoRA, QLoRA, adapter-based) pour des modèles domain-specific.
- Déploiement de LLM open-source (Ollama, vLLM, Hugging Face) pour l’inférence self-hosted.
- Embeddings à l’échelle, optimisation de vector databases et ingénierie de knowledge graphs.
- Docker, Kubernetes et Terraform pour l’infrastructure de plateformes AI.
- CI/CD pour l’AI : évaluation automatisée, déploiement canary et stratégies de rollback.
- Logging et observabilité (Grafana, Logstash, distributed tracing).
Conditions d'accès au poste :
- Au moins 5 ans d’expérience en développement d’applications web end-to-end, dont une part significative dédiée aux systèmes AI/ML et à la livraison GenAI-native.
- Historique prouvé de conception et livraison de solutions AI à l’échelle, incluant le leadership d’équipes d’ingénierie sur des défis techniques complexe.
