AI Engineer
Enregistrez cette offre et organisez votre recherche
Créez un compte gratuit pour enregistrer des offres d'emploi, créer des alertes et revenir à cette liste depuis votre tableau de bord.
En continuant, vous acceptez nos Conditions d’utilisation & Politique de confidentialité.
L’IA générative est sortie des POC. C’est maintenant que ça se complique : fiabilité, coûts, sécurité, évaluation. Et c’est là qu’on a besoin de toi.
On cherche un e AI Engineer avec 3 à 7 ans d’expérience en ingénierie logicielle ou data, dont une première expérience en IA, pour construire des solutions en production chez nos clients grands comptes et scale-ups.
Ta mission
- Concevoir et déployer des applications à base de LLM : RAG, agents, assistants métier
- Évaluer et améliorer la qualité des réponses : jeux de tests, métriques, garde-fous
- Intégrer ces solutions dans les systèmes existants : API, données, sécurité
- Piloter les coûts, la latence et la conformité des solutions déployées
- Partager ta veille avec la communauté tech eXalt : le sujet bouge vite, on compte sur toi pour nous tenir à jour
La stack
- Langage : Python (TypeScript apprécié)
- LLM : APIs des principaux fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Mistral) et modèles open source
- RAG et données : bases vectorielles, embeddings, pipelines d’ingestion
- Orchestration et évaluation : frameworks d’agents, outils d’évaluation et d’observabilité LLMCloud
- Cloud et industrialisation : AWS, GCP ou Azure, Docker, CI/CD
Pourquoi nous rejoindre
- Des cas d’usage IA à fort enjeu, chez des grands comptes et des scale-ups, avec l’objectif de les mettre en production
- Une voix qui compte : tu participes aux choix techniques et tu as le droit de les challenger
- Une communauté tech qui partage : meetups internes, retours d’XP, mentorat, pour suivre un domaine qui change vite
- Une trajectoire que tu construis : on cadre tes envies dès le premier échange
Expérience recherchée
- 3 à 7 ans d’expérience en développement ou en data, avec au moins un projet IA ou LLM mené jusqu’à un usage réel
- Tu sais structurer un projet IA au-delà du prototype : évaluation, monitoring, coûts
- Tu as une sensibilité aux enjeux de sécurité et de conformité (données sensibles, RGPD)
- Tu aimes expliquer ce que l’IA sait faire, et surtout ce qu’elle ne sait pas faire
- Bonus : expérience en ML classique ou MLOps