AI Agent Builder

Il y a 3 jours

Lille, Hauts-de-France ANDEMA Temps plein 75 000 € - 110 000 € Contrat

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Dans le cadre de la structuration de notre pôle IA, nous faisons évoluer notre trajectoire technique : nous ne cherchons pas un Data Scientist ou un ML Engineer classique, mais un AI Agent Builder / LLM Engineer confirmé.

Votre mission ? Concevoir, déployer, gouverner et industrialiser des agents IA autonomes répondant à des besoins métier variés (Support, Finance, RH, Opérations, Fraud/Risk), tout en maintenant une infrastructure de données robuste et hautement scalable sous GCP.

Vous travaillerez au carrefour des équipes Data, Tech, Produit et Metier pour passer des prototypes à la production réelle.

VOS MISSIONS

Conception & Industrialisation d'Agents IA (Cœur du rôle)

Création d'agents IA métiers : Développer et orchestrer des agents fonctionnels et multi-outils pour adresser des problématiques métier concrètes.
Gouvernance & Guardrails : Mettre en place des mécanismes de contrôle, d'évaluation, de sécurité et d'alignement pour garantir des réponses fiables en production.
Administration de plateformes Agents/LLM : Gérer et superviser l'écosystème d'orchestration et de monitoring (ex: LangSmith, Azure AI Foundry, Vertex AI, Bedrock).
Déploiement & MLOps : Assurer le passage en production robuste avec une architecture MLOps adaptée (CI/CD via GitHub Actions).

Modélisation, Analyse & Inférence de Données

Modélisation hybride : Adresser les problématiques clés (prévention de la fraude, scoring, optimisation des conversions) en combinant GenAI/LLM et ML classique / Deep Learning selon l'impact coût/performance.
Analyse d'impact & Rigueur statistique : Analyser le flux transactionnel avec rigueur (tendances, anomalies, causalité) et challenger les modèles sur des données réelles avant tout déploiement.

Infrastructure de Données & MLOps (Stack GCP)

Pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) pour alimenter les agents et modèles.
Performance & Scalabilité : Optimiser les requêtes, gérer de volumineux flux de données et éliminer les goulots d'étranglement.

Acculturation & Animation de la Culture IA

Inspiration & Pédagogie : Co-construire les cas d'usage avec le Produit et vulgariser vos réalisations auprès d'interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur scientifique.
Veille & Standards : Établir des standards de dev (tests, linting, doc) et animer une veille technologique active sur les avancées des LLM et de l'agentique.

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Modélisation, Analyse & Inférence de Données

Infrastructure de Données & MLOps (Stack GCP)

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