AI Engineer

Rejoins Mayday, une startup ambitieuse qui vise à devenir le leader mondial de son marché d'ici 2028. En tant qu'AI Engineer, tu travailleras au sein d'une équipe Data en pleine croissance, où tu auras un impact direct sur le produit et la trajectoire technique de l'équipe. Tu seras responsable de la conception et de l'amélioration des architectures de Retrieval-Augmented Generation, du développement d'agents IA, et de l'écriture de code Python propre et maintenable.

Missions

• Identifier les opportunités IA à fort impact business, de la définition du problème jusqu’au déploiement.
• Concevoir et améliorer des architectures de Retrieval-Augmented Generation : ingestion et parsing des contenus, chunking, embeddings, indexation, recherche hybride, filtres par métadonnées, reranking et génération de réponses contextualisées.
• Développer des agents IA capables de raisonner à partir de la base de connaissances propre à chaque client, d’utiliser des outils et d’exécuter des workflows métier de manière fiable.

Profil recherché

* Tu as au moins 4 ans d’expérience en Data Science, Machine Learning ou AI Engineering, avec une expérience significative de mise en production de solutions d’IA.

* Tu as déjà conçu ou fortement contribué à des **systèmes RAG ou des applications reposant sur des LLMs**, au-delà d’un simple prototype.

* Tu comprends en profondeur les différentes briques d’un système de retrieval : préparation des documents, chunking, embeddings, recherche vectorielle ou hybride, reranking et génération.

* Tu sais diagnostiquer la performance d’un système RAG en séparant les problèmes de retrieval, de contexte, de modèle et de génération.

* Tu maîtrises les approches d’évaluation des applications LLM et tu sais construire des jeux de tests représentatifs des usages réels.

* Tu es à l’aise sur la partie engineering : Python, APIs, tests, pipelines de données, orchestration et mise en production.

* Tu sais faire les bons compromis entre qualité, rapidité d’exécution, latence, coût et complexité technique.

* Tu communiques clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et tu sais transformer un problème complexe en plan d’action concret.

Une expérience avec des moteurs de recherche, des bases vectorielles, des architectures agentiques ou des outils d’observabilité LLM est fortement appréciée. La connaissance d’un framework précis est moins importante que ta capacité à comprendre les mécanismes sous-jacents et à choisir les bons outils.

### ** Soft Skills**

* **Product thinking :** tu pars des usages et des problèmes utilisateurs pour orienter tes décisions techniques.

* **Project management :** tu pilotes des projets complexes de bout en bout, de la discovery à la mise en production, en gérant les priorités et les parties prenantes.

* **Problem solving :** tu sais investiguer des comportements difficiles à reproduire, formuler des hypothèses et avancer de manière structurée.

* **Solutions engineering :** tu travailles avec les équipes customer-facing, comprends les contraintes des clients et construis des solutions généralisables plutôt que des réponses ponctuelles.

* **Ownership :** tu prends la responsabilité de la qualité du système en production, pas seulement de la livraison d’un prototype.

### ** Hard Skills**

* **RAG & Retrieval :** tu maîtrises les principaux composants d’une architecture RAG et sais optimiser la qualité du retrieval de manière méthodique.

* **Agents & Generative AI :** tu conçois des agents capables d’utiliser des outils et des sources de connaissance de façon contrôlée, observable et fiable.

* **Evaluation :** tu définis des jeux de tests et des métriques pertinentes pour mesurer séparément le retrieval, la génération et la performance globale du système.

* **Software engineering :** tu implémentes du code performant, testé et maintenable, avec une vraie rigueur d’ingénierie.

* **Systems engineering :** tu conçois des pipelines scalables et observables pour industrialiser l’ingestion, l’indexation, l’évaluation et le déploiement.

* **Data & AI architecture :** tu contribues aux choix structurants, aux standards techniques et à l’amélioration continue de la plateforme Data & AI.