Vos missions au quotidien
Rejoignez SocGen AI en tant que AI R&D Engineer et bâtissez les solutions IA agentiques de demain.
Contribuez à la conception et à l'évolution d'une plate-forme IA de pointe, au service de la transformation du groupe à l'aide des modèles d'IA.
Nous recherchons un Ingénieur R&D IA expérimenté pour rejoindre notre équipe de R&D. Ce rôle est au cœur de notre stratégie, avec pour objectif de concevoir, implémenter et déployer des systèmes sophistiqués permettant a des agents d'IA d’exécuter de manière autonome des tâches complexes et multi-étapes. Une compréhension approfondie et pratique des grands modèles de langage (LLMs), ainsi que la capacité à évaluer rigoureusement les performances des systèmes d’agents, sont indispensables. Vous jouez un rôle clé dans l'orientation technique de l'équipe, en assurant la qualité du code, participants aux choix techniques et en garantissant, sur la durée, une expérience utilisateur optimale.
Vous accompagnez les ingénieurs juniors et intermédiaires, tout en collaborant étroitement avec les équipes plateforme et produit.
Concrètement, vous serez amené à :
- Développement de l’orchestration d’agents : Concevoir et construire des couches d’orchestration avancées, incluant la planification, la gestion de la mémoire, la logique d’utilisation d’outils et les boucles de raisonnement itératif pour agents autonomes.
- Déploiement en production : Diriger le déploiement de fonctionnalités basées sur les LLMs et de systèmes d’agents dans des environnements de production, en garantissant leur scalabilité, leur performance (latence) et leur fiabilité.
- Maîtrise de l’évaluation : Définir, implémenter et analyser des benchmarks d’évaluation pour les agents et les LLMs (tests de référence, heuristiques, évaluations notées par modèles). Cela inclut les métriques usuelles de validation de modèle mais également la mise en place de guardrails et le pilotage de tests de red teaming.
- Implémentation de frameworks : Exploiter et contribuer à des frameworks modernes d’agents (ex : LangChain, AutoGen, CrewAI, frameworks internes personnalisés) pour y développer de nouvelles capacités.
- De la recherche à la production : Transformer les dernières avancées en recherche sur les LLMs et les agents en fonctionnalités robustes et prêtes pour la production.
- Tests A/B : Concevoir et exécuter des tests A/B rigoureux sur les prompts, et les versions de modèles, en formulant des recommandations basées sur des mesures pour piloter le déploiement des solutions.
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