Contractor job Ingénieur IA
Paris
STHREE SAS pour COMPUTER FUTURES
Job position Ingénieur IA
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Contexte du projet
Mon client industrialise une plateforme interne d'agents IA destinée à ses équipes métiers et IT. Le projet, en phase d'industrialisation, vise à mettre à disposition dans un cadre gouverné des agents conversationnels et décisionnels capables de répondre à des cas d'usage opérationnels en s'appuyant sur les données et systèmes internes de la banque (gestion d'incidents, topologie applicative, gestion des changements, etc.).
Mission:
L'Ingénieur IA intervient au sein de l'équipe plateforme et contribue au développement, à la
qualification et à la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Le périmètre de la
mission couvre :
• Conception et développement d'agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools).
• Intégration des agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des
sources opérationnelles via API.
• Optimisation des stratégies de prompt engineering et des mécanismes de contrôle (function
calling, tool use, plan-and-execute).
• Mise en place et enrichissement des suites d'évaluation (eval datasets, monitoring
comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith.
• Industrialisation : versioning, packaging conteneur, intégration CI/CD GitLab, conformité aux
standards de la plateforme.
• Documentation des agents, contribution à la matrice de risques et aux runbooks d'exploitation.
Candidate profile
🔹 Conception d’agents IA
Maîtrise de la conception d’architectures d’agents intelligents complexes :
Utilisation de LangGraph (StateGraph, systèmes multi-agents, Human-in-the-Loop, outils préconfigurés)
Implémentation de patterns d’orchestration avancés
Gestion de la mémoire contextuelle et des boucles de rétroaction
🔹 Intégration de modèles LLM
Capacité à intégrer et exploiter des modèles de langage dans des workflows opérationnels :
Function calling, tool use, plan-and-execute
Sélection et optimisation des modèles
Prompt engineering systématique et structuré
🔹 RAG & systèmes de recherche
Conception et optimisation de pipelines de retrieval :
Vector retrieval, chunking, ingestion de données
Re-ranking, hybrid retrieval
Réglage fin des paramètres (top-K, pertinence)
🔹 Développement Python & écosystème IA
Excellente maîtrise de Python appliqué à l’IA :
Frameworks : LangGraph, LangChain, Pydantic
Bonnes pratiques de développement : typage, packaging, tests, qualité de code
🔹 Tests et robustesse des systèmes IA
Mise en place de stratégies avancées de validation :
Suites d’évaluation et simulations de dialogues
Injection de fautes et tests de résistance
Détection des dérives comportementales et des hallucinations
🔹 Observabilité & monitoring
Suivi et analyse du comportement des agents :
Outils : LangSmith, OpenTelemetry
Gestion des traces et identifiants de corrélation
Monitoring des performances et comportements en production
🔹 CI/CD & conteneurisation
Industrialisation des agents IA :
Pipelines GitLab CI/CD, Docker
Packaging et versioning des agents
Déploiement en environnements multiples (dev, staging, production)
🔹 Sécurité applicative
Application des standards de sécurité :
Gestion des secrets (Vault ou équivalent)
Protocoles sécurisés (OAuth, mTLS)
Principe du moindre privilège et traçabilité des actions
🔹 Expérience en production
Gestion complète du cycle de vie des agents IA :
Déploiement en production
Gestion des incidents et plans de rollback
Monitoring post-déploiement et amélioration continue
Working environment
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