Join us and experience something truly unique in your career.
Ta mission : construire des agents IA et des workflows vraiment “production‑ready”, qui tiennent la route dans 6 mois, et qui font gagner un temps réel aux équipes internes (Sales, Ops, CS, Produit).
🎯 Ce que tu feras
1) Concevoir et développer des agents & outils IA “production‑ready”
* Concevoir des agents IA et des workflows orientés business : extraction/synthèse d’info, rédaction assistée, qualification, automatisation de tâches récurrentes pour les équipes internes.
* Mettre en place les bons patterns d’architecture : tool‑calling, gestion de contexte, guardrails, gestion des erreurs, maîtrise des coûts.
* Déployer des agents basés sur des frameworks de type LangChain / LangGraph (ou équivalents), avec un vrai souci de robustesse et de maintenabilité.
2) Construire la data foundation qui rend l’IA utile
* Développer des pipelines de données et des intégrations entre les systèmes internes (data warehouse cloud type BigQuery, base NoSQL type MongoDB, APIs internes / externes).
* Travailler main dans la main avec la Data Team pour s’appuyer sur des modèles fiables, documentés, et versionnés.
* Préparer les données pour les cas d’usage IA : RAG, feature store, jeux de données pour évaluation et amélioration continue.
3) Aller jusqu’en production (pas des POC jetables)
* Packager et déployer des services IA utilisés au quotidien par des utilisateurs internes : SLAs, monitoring, métriques d’usage.
* Mettre en place l’observabilité des agents et pipelines (logs, métriques, traces, alerting) pour comprendre ce qui se passe en production.
* Travailler avec le Product Manager et les équipes métier pour garantir l’adoption et la valeur réelle des fonctionnalités livrées.
4) Mesurer, évaluer, optimiser
* Suivre des KPIs de performance : latence, taux d’erreurs, taux de fallback, coûts par workflow, temps gagné pour les équipes.
* Mettre en place une vraie démarche d’évaluation LLM : hallucinations, qualité d’extraction, conformité, pertinence métier.
* Optimiser en continu : choix modèles, tuning de prompts, stratégies de caching/batching, amélioration de la donnée d’entrée.
🧰 Stack & environnement
Tu évolueras dans un environnement proche de cette stack :
* Langages : Python (FastAPI, Pandas, tooling autour des LLM), SQL.
* IA / LLMs : OpenAI API, frameworks type LangChain / LangGraph, éventuellement Hugging Face, RAG avec vector DB (FAISS / Chroma ou équivalent).
* Data & Infra : BigQuery, MongoDB, stack cloud type GCP.
* Observabilité : logs centralisés, métriques, traces, dashboards pour suivre la santé des agents.
Tu ne seras pas seul(e) : tu travailles avec un Engineering Manager, un CTO très impliqué sur l’IA, une Data Team déjà en place et une équipe produit qui pousse fort les sujets IA.
En cliquant sur "JE DÉPOSE MON CV", vous acceptez nos CGU et déclarez avoir pris connaissance de la politique de protection des données du site jobijoba.com.