Le poste 282 - AI Engineering Python Expérimenté (Data & Analytics)
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La Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines.
Talk to my Data est un agent conversationnel d'analyse de données déployé en production sur Agent Platform. Nous sollicitons une prestation pour prendre en charge et faire évoluer trois volets clés de la solution :
La couche d'évaluation « LLM as a judge », en poursuivant la conception, l'industrialisation et le suivi des métriques de qualité des réponses de l'agent ;
La maintenance de la plateforme, garantissant sa fi abilité, la correction des anomalies et la mise à jour des composants ;
Les analyses LLM avancées, pour approfondir la compréhension du comportement de l'agent, identifi er les axes d'amélioration et fi abiliser les résultats.
Objectif : assurer la continuité, la robustesse et la montée en qualité de la solution en production. Livrables :
Framework d'évaluation LLM-as-a-judge maintenu et documenté (métriques, jeux de test, seuils de qualité)
Maintenance corrective et évolutive de l'agent en production (correction d'anomalies, mises à jour)
Analyses LLM approfondies avec recommandations d'amélioration
Profil recherché
ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES.
Must Have
Concevoir des workfl ows multi-agents et protocoles A2A/ACUI.
Maîtrise de l'environnement Google Cloud Platform (Agent Plateforme, ancien Vertex AI, Cloud Run)
Parser et structurer des données non structurées (PDF, images, tableaux).
Nice to Have
Concevoir des graphes d’agents complexes avec ADK, LangChain et LangGraph.
Développer des APIs performantes avec FastAPI et Pydantic.
Analyser et nettoyer des données avec Pandas, NumPy et notebooks.
Connecter les LLM aux données et outils via MCP.
Gérer des bases vectorielles (embeddings, indexation, requêtage).
Évaluer les modèles via pipelines QA et LLM-as-a-Judge.
Sécuriser les systèmes IA (anti prompt injection, fi ltrage PII/RGPD).
Optimiser les coûts IA (tokens, cache sémantique, choix modèles).
MÉTHODES, ORGANISATIONS ET INTERACTIONS.
Communiquer clairement et effi cacement à l’écrit et à l’oral en français pour des interactions fl uides avec le métier et les équipes
Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifi ant les axes d’amélioration
Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d’excellence
Collaborer activement avec les membres de l’équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs
Appliquer un esprit d’amélioration continue pour optimiser les pratiques et les résultats
Environnement de travail
RÉFÉRENCES.
Les éléments suivants seront particulièrement appréciés dans le cadre de la prestation :
Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience équivalente
Expérience de 3 à 7 ans en AI Engineering Python .
Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution constituerait un avantage
TECHNOLOGIES :
SQL Google Cloud Platform
Agent2Agent protocol
LangChain
LangGraph
FastAPI
NumPy
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282 - AI Engineering Python Expérimenté (Data & Analytics)
Nicholson SAS