Ai engineer

CONTEXTE MISSIONS Responsabilités principales • Concevoir et développer des serveurs MCP en Python. • Implémenter des connecteurs vers des systèmes externes (SaaS, API REST, bases de données, outils collaboratifs, systèmes internes). • Modéliser correctement les outils (tools), schémas d’entrée/sortie et descriptions afin d'optimiser leur utilisation par les LLM. • Garantir la conformité aux standards de sécurité (OAuth2, OIDC, gestion des tokens, isolation des données). • Assurer la robustesse, la performance et l'observabilité des connecteurs (logs, métriques, traçabilité des appels). • Collaborer avec les équipes en charge des agents pour valider la bonne intégration MCP (tool calling, gestion des erreurs, latence, gestion d'état). • Contribuer à la standardisation et à la gouvernance des connecteurs au sein de la plateforme. EXPERTISE TECHNIQUE ET/OU METIER NECESSAIRE AI Engineer Domaine : Développement Compétences : Système d'exploitation Langage informatique Frameworks Technologies Méthodologie Autres compétences Anglais : Confirmé LIVRABLES SLA EXPERTISES TECHNIQUES ATTENDUES • Maîtrise solide de Python. • Expérience dans le développement d’API et de services backend (FastAPl ou équivalent). • Expérience avec LangChain, LangGraph ou frameworks similaires. • Bonne compréhension du protocole MCP ou capacité à monter rapidement en compétence. • Compréhension des mécanismes de tool calling dans les architectures LLM. • Connaissance des principes d'architecture logicielle (modularité, Clean Architecture, découplage). • Expérience avec Docker et idéalement Kubernetes. • Compréhension des architectures agentiques. Profil candidat: • Maîtrise solide de Python. • Expérience dans le développement d’API et de services backend (FastAPl ou équivalent). • Expérience avec LangChain, LangGraph ou frameworks similaires. • Bonne compréhension du protocole MCP ou capacité à monter rapidement en compétence. • Compréhension des mécanismes de tool calling dans les architectures LLM. • Connaissance des principes d'architecture logicielle (modularité, Clean Architecture, découplage). • Expérience avec Docker et idéalement Kubernetes. • Compréhension des architectures agentiques.