AI Agent Builder / Generative AI Engineer

Dans le cadre de la structuration de notre pôle IA, nous faisons évoluer notre trajectoire technique : nous ne cherchons pas un Data Scientist ou un ML Engineer classique, mais un AI Agent Builder / LLM Engineer confirmé.

Votre mission ? Concevoir, déployer, gouverner et industrialiser des agents IA autonomes répondant à des besoins métier variés (Support, Finance, RH, Opérations, Fraud/Risk), tout en maintenant une infrastructure de données robuste et hautement scalable sous GCP.

Vous travaillerez au carrefour des équipes Data, Tech, Produit et Metier pour passer des prototypes à la production réelle.

• Création d'agents IA métiers : Développer et orchestrer des agents fonctionnels et multi-outils pour adresser des problématiques métier concrètes.

• Gouvernance & Guardrails : Mettre en place des mécanismes de contrôle, d'évaluation, de sécurité et d'alignement pour garantir des réponses fiables en production.

• Administration de plateformes Agents/LLM : Gérer et superviser l'écosystème d'orchestration et de monitoring (ex: LangSmith, Azure AI Foundry, Vertex AI, Bedrock).

• Déploiement & MLOps : Assurer le passage en production robuste avec une architecture MLOps adaptée (CI/CD via GitHub Actions).

• Modélisation hybride : Adresser les problématiques clés (prévention de la fraude, scoring, optimisation des conversions) en combinant GenAI/LLM et ML classique / Deep Learning selon l'impact coût/performance.

• Analyse d'impact & Rigueur statistique : Analyser le flux transactionnel avec rigueur (tendances, anomalies, causalité) et challenger les modèles sur des données réelles avant tout déploiement.

• Pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) pour alimenter les agents et modèles.

• Performance & Scalabilité : Optimiser les requêtes, gérer de volumineux flux de données et éliminer les goulots d'étranglement.

• Inspiration & Pédagogie : Co-construire les cas d'usage avec le Produit et vulgariser vos réalisations auprès d'interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur scientifique.

• Veille & Standards : Établir des standards de dev (tests, linting, doc) et animer une veille technologique active sur les avancées des LLM et de l'agentique.

Profil recherché

• Minimum 4 ans d'expérience en AI Engineering, LLM Engineering, Data Science, MLOps.

• Expérience avérée en production : Vous avez déjà conçu, orchestré et déployé des agents IA / LLM ainsi que des modèles Machine Learning qui tournent en vie réelle (pas seulement des notebooks).

• Maniement des plateformes d'agents : Expérience sur la gouvernance, les guardrails et le management d'agents via au moins un framework/plateforme du marché (LangSmith, Vertex AI, Azure AI Foundry, Bedrock, etc.)

• Langages & Frameworks : Maîtrise experte de Python et SQL. Connaissance de PyTorch.

• GenAI & Agentique : Maitrise du prompt engineering, des architectures RAG, des frameworks d'agents (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, etc.) et de l'évaluation/guardrails (Guardrails AI, NeMo, etc.).

• Stack Data & Cloud : Bonne maîtrise de GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub, Vertex AI).

• Pratiques MLOps : CI/CD (GitHub Actions), conteneurisation, suivi et observabilité des modèles/agents.

• Bases de données & Viz : Pratique des bases SQL, NoSQL et d'outils de data visualisation (Tableau, Power BI, Toucan Toco, etc.)

• Pédagogie & Posture Business : Capable de convaincre par les faits, d'expliquer l'imparfait d'un modèle et de dire « non » si une solution n'est pas prête pour la prod.

• Autonomie & Proactivité : Capacité à cadrer un problème, chiffrer son ROI potentiel et proposer des architectures adaptées.

• Esprit d'analyse & Synthèse : Rigueur scientifique couplée à une vision très pragmatique du business.