Description du poste
Mission basée à Bordeaux ou Paris, 4 jours sur site par semaine.
Contexte
Entreprise tech avancée sur l’IA structure et industrialise ses usages.
Des agents sont déjà en production, notamment via Dust, n8n et LangChain.
Les premiers résultats sont solides, l’enjeu maintenant est de passer à l’échelle.
L’idée n’est pas de tester l’IA, mais de construire un système d’agents capable d’automatiser des workflows internes complexes avec un impact réel.
Mission
Concevoir, développer et faire évoluer des agents IA intégrés aux systèmes internes, capables d’automatiser des processus métier de bout en bout.
Ce que vous allez faire
Conception et développement
* Construire des agents orientés workflows (sales, finance, opérations)
* Structurer des systèmes multi-étapes (prompts, outils, mémoire, guardrails)
* Prototyper rapidement et amener en production
Intégration
* Connecter les agents aux outils internes (CRM, data, outils métiers)
* Permettre des actions concrètes (mise à jour, génération, création de tickets)
* Orchestrer les flux entre APIs, outils et données
Amélioration continue
* Tester avec les utilisateurs
* Analyser l’usage, les erreurs, les performances
* Améliorer la fiabilité et l’expérience
Qualité et sécurité
* Mettre en place des contrôles, validations et accès
* Assurer la conformité data et sécurité
* Documenter les agents (périmètre, limites, KPIs)
Adoption
* Structurer un écosystème d’agents utilisable à l’échelle
* Accompagner les équipes dans leur usage
* Définir des standards internes
Ce qui est attendu
* Capacité à structurer des sujets flous en workflows automatisés
* Vision produit, orientée usage et impact
* Focus sur des résultats mesurables (temps gagné, automatisation, qualité)
Indicateurs de succès
* Agents réellement utilisés
* Taux d’automatisation des tâches
* Fiabilité et performance
* Impact opérationnel concret
Profil recherché
3 à 5 ans d’expérience :
* Backend engineer à l’aise avec les APIs et les intégrations
* Data / analytics engineer avec une bonne structuration des cas d’usage
* ML / AI engineer avec une bonne compréhension des LLM, du RAG et de leur évaluation
Compétences
* Python solide et fondamentaux data (SQL, JSON, modélisation)
* Expérience en intégration d’APIs, webhooks, connecteurs
* Bonne compréhension des systèmes LLM et workflows agentiques
* Expérience de mise en production
Outils et environnement :
* APIs : OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini
* Automatisation : n8n, Make, Zapier
* Cloud : Amazon Web Services ou Google Cloud Platform
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