AI engineer (H/F/NB)
HybridAix-en-Provence, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France or Sophia Antipolis, Provence-Alpes-Côte d'Azur, Republic of France
Job Summary
Design and deploy end-to-end agentic AI systems in production, orchestrating multi-step agents that integrate tools, memory, and decision-making directly into client information systems via APIs, webhooks, and connectors. Architect agent workflows using frameworks like LangChain and CrewAI, while managing model costs and inference tokens through FinOps practices to ensure scalability. Document agent capabilities, limits, and KPIs to ensure long-term maintainability, then iterate based on real-world usage metrics rather than isolated prototypes. Support internal team upskilling on these technologies while maintaining rigorous engineering standards for production reliability and cost control.
Required Qualifications
- Une expérience de construction de briques d'IA générative (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) ou agentique en production, pas seulement en prototype ou en atelier
- Une pratique de l'intégration système (API, CRM, ERP, webhooks, connecteurs) dans des environnements de production réels
- Une trajectoire technique orientée vers l'autonomie croissante sur le déploiement de solutions IA
- Une rigueur d'ingénierie qui dépasse la validation en démonstration
- Une curiosité pour le résultat métier produit par ce que vous construisez
- Une capacité à produire, documenter et transmettre ce que vous construisez
- Une posture d'enablement
- Maîtrise d'un langage de prédilection pour l'IA : Python en priorité, Java ou Node.js/TypeScript en alternative selon l'écosystème du client
- Conception d'architectures d'agents multi-étapes (prompts, tools, mémoire, guardrails)
- Utilisation de frameworks d'orchestration d'agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI)
- Mise en œuvre de RAG et d'évaluation de LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.)
- Utilisation de bases de données vectorielles (Pinecone, Milvus, Chroma, pgvector)
- Maîtrise pratique des APIs et SDKs des principaux fournisseurs de modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), avec function calling / tool use
- Mise en place de frameworks d'évaluation et de test de sorties LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) : evals, guardrails
- Intégration système au sein des architectures client (CRM, ERP, MCP, webhooks, connecteurs)
- Utilisation d'outils d'orchestration low-code/no-code (n8n, Make, Dust)
- Maîtrise des fondamentaux Data Engineering : SQL, modélisation, plateformes data (Snowflake, BigQuery, Databricks)
- Maîtrise des leviers FinOps IA : cache sémantique, model tiering, prompt optimization
- Rédaction éprouvée de documentation technique (agents, pipelines, architectures d'intégration) destinée à d'autres équipes
- Anglais professionnel courant, à l'écrit comme à l'oral, indispensable quel que soit le niveau d'expérience
Desired Qualifications
- Evoluer aux côtés du Forward Deployed Engineer et du Foundations Architect
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