Le poste
LiLa, notre agent IA financier, a trouvé son marché. Les partenaires sont là, les cas d’usage réels s’accumulent, et nous voulons maintenant renforcer son socle technique : fiabilité, qualité des réponses, orchestration, observabilité, évaluation.
Nous cherchons un·e **Software Engineer senior fullstack** avec une vraie expérience de l’IA agentique.
Pas seulement quelqu’un qui a testé des prompts ou branché une API LLM.
Quelqu’un qui a déjà construit des briques concrètes : **RAG, tools, mémoire, orchestration, traces, évaluations, garde-fous** — et qui comprend comment ces systèmes se comportent en conditions réelles.
Votre rôle
* Faire évoluer LiLa et ses workflows agentiques : contexte, raisonnement, appels d’outils, mémoire, validation
* Améliorer nos pipelines RAG : ingestion, chunking, embeddings, retrieval, reranking, qualité des sources
* Exposer des tools à l’agent de manière fiable : schémas, permissions, validations, erreurs, retries, timeouts
* Mettre en place des mécanismes de mémoire utiles : historique, contexte utilisateur, synthèse, oubli sélectif
* Construire les garde-fous : contraintes métier, logs, tests, fallbacks, évaluations de non-régression
* Développer et maintenir nos applications front et back en production
* Contribuer à l’architecture, à la qualité du code, aux tests, à la CI/CD, à la sécurité et à l’observabilité
Stack
* Frontend : React ou équivalent
* Backend : TypeScript, APIs REST
* IA : LangChain / LangGraph ou équivalent
* Agentic AI : RAG, tools, mémoire, orchestration, évaluations
* Infra : Docker, Linux, multi-cloud
Profil recherché
* Vous avez au moins **3 ans d’expérience fullstack**, avec une vraie aisance en TypeScript
* Vous avez déjà construit ou fortement contribué à un système utilisant de l’IA générative en conditions réelles
* Vous avez déjà mis en œuvre un **RAG** et comprenez ses limites : chunking, embeddings, retrieval, reranking, métadonnées, évaluation
* Vous avez déjà exposé des **tools** à un LLM ou à un agent, avec les enjeux de sécurité, validation et gestion d’erreurs associés
* Vous avez une compréhension pratique de la mémoire agentique : quoi stocker, quoi oublier, comment résumer, comment éviter de polluer le contexte
* Vous savez qu’un agent fiable ne se résume pas à un prompt : il faut des traces, des tests, des métriques, des garde-fous et des mécanismes de reprise
* Vous livrez du code propre, testé, lisible et maintenable
Bonus : LangChain / LangGraph, base vectorielle, recherche hybride, LangSmith ou équivalent, AWS ou cloud similaire, sécurité et données sensibles.
Ce qu’on vous propose
* Un vrai sujet produit : rendre l’épargne et l’éducation financière plus compréhensibles
* Un vrai sujet technique : améliorer un agent IA déjà utilisé, utile, observable et fiable
* Une petite équipe, de l’autonomie, des décisions techniques accessibles
* Temps partiel possible : **80 %, 90 % ou 100 %**
* Télétravail flexible : **3 jours sur site à Grenoble — lun.-mer. — 2 jours en télétravail — jeu.-ven.**
* Rémunération selon profil : **45-50k€ brut pour un 100 % + intéressement au succès de l’entreprise**
Processus
* Échange avec le CTO — ~20 min
* Entretien parcours et cadrage technique — ~45 min
* Entretien technique — ~1 h — et rencontre avec l’équipe
* Visio finale avec le Président
PS : cabinets de recrutement / agences, nous sommes déjà organisés.
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