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Ai engineer / data & agents – construisez le "cerveau" de la foodtech

Lyon 2ème
DOOD
De 50 000 € à 55 000 € par an
Publiée le 7 décembre
Description de l'offre

Le Pitch Chez DOOD, SaaS, leader de la digitalisation de l’expérience client en Food & Beverage, nous ne faisons pas de POCs qui dorment dans un tiroir. Nous digitalisons des centaines de restaurants et food courts, traitant des millions de points de données. Votre mission ? Passer à l’étape supérieure : Injecter de l’intelligence artificielle autonome au cœur de notre SaaS. Vous ne serez pas là pour faire de la simple “analyse”, mais pour construire des Agents IA capables d’aider activement les restaurateurs (support, configuration, optimisation) et de personnaliser l’expérience de milliers de consommateurs. Les défis techniques qui vous attendent Votre première mission sera d’analyser nos besoins et de proposer la stack technique idéale. 1. Architecture d’Agents IA Oubliez les scripts basiques. Vous allez concevoir des systèmes multi-agents complexes : Orchestration : Créer des workflows intelligents capables de prendre des décisions autonomes (ex: “Le client a un problème de menu, je check la doc, je corrige la config, je notifie”). RAG Avancé : Construire un RAG robuste, connecté à des bases de connaissances clients hétérogènes Sécurité & Guardrails : S’assurer que l’IA ne fait jamais d’hallucinations critiques dans un contexte transactionnel. 2. Data Engineering & Valorisation L’IA n’est rien sans data de qualité. Vous piloterez les pipelines : Ingérer et nettoyer les flux de données transactionnelles et opérationnelles (POS, PSP, CRM). Développer des modèles de ML pour la prédiction de ventes et la recommandation intelligente. 3. From Lab to Prod (Mise à l’échelle) Industrialisation : Packager vos agents pour qu’ils soient déployables en production Observabilité : Mettre en place le monitoring des LLMs (coûts, latence,). La Stack Technique Ceci est notre environnement actuel. Votre rôle sera de l’auditer et de proposer les évolutions nécessaires pour construire une plateforme IA performante. Data : Clickhouse (pour la puissance analytique), MongoDB, Airbyte. Infra : AWS, Docker, CI/CD.

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