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nous recherchons un AI Engineer Python pour renforcer une équipe dédiée aux agents IA. La mission porte sur un agent conversationnel d'analyse de données déjà déployé en production : il s'agit d'en assurer la continuité, la robustesse et la montée en qualité. Équipe de 5 à 8 personnes (AI Engineers, Lead, PM, Manager), environnement 100 % GCP.
Vos missions :
- Faire évoluer et industrialiser la couche d'évaluation « LLM as a judge » : métriques de qualité des réponses, jeux de test, seuils, suivi et documentation
- Assurer la maintenance corrective et évolutive de l'agent en production (fiabilité, correction d'anomalies, mise à jour des composants)
- Mener des analyses LLM avancées pour comprendre le comportement de l'agent, identifier les axes d'amélioration et fiabiliser les résultats
- Intégrer le protocole A2UI pour la création et l'exposition de graphiques dans l'interface de l'agent
- Concevoir des workflows multi-agents (protocoles A2A / A2UI)
Profil recherché
- 4 à 7 ans d'expérience en AI Engineering Python
- Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou université) en informatique, ou expérience équivalente
- Must have : conception de workflows multi-agents et protocoles A2A/A2UI ; maîtrise de GCP (Vertex AI / Agent Engine, Cloud Run, Cloud Batch, Pub/Sub, Cloud Logging, Cloud Tracing) ; parsing et structuration de données non structurées (PDF, images, tableaux)
- Nice to have : ADK, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, FastAPI, Pydantic, Pandas, NumPy, MCP, bases vectorielles (embeddings, indexation, requêtage), recherche hybride et re-ranking, pipelines QA / LLM-as-a-Judge, sécurisation des systèmes IA (anti prompt injection, filtrage PII/RGPD), optimisation des coûts IA (tokens, cache sémantique, choix des modèles)
- Français courant à l'écrit et à l'oral : échanges réguliers avec le métier
Environnement de travail
- 4 à 7 ans d'expérience en AI Engineering Python
- Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou université) en informatique, ou expérience équivalente
- Must have : conception de workflows multi-agents et protocoles A2A/A2UI ; maîtrise de GCP (Vertex AI / Agent Engine, Cloud Run, Cloud Batch, Pub/Sub, Cloud Logging, Cloud Tracing) ; parsing et structuration de données non structurées (PDF, images, tableaux)
- Nice to have : ADK, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, FastAPI, Pydantic, Pandas, NumPy, MCP, bases vectorielles (embeddings, indexation, requêtage), recherche hybride et re-ranking, pipelines QA / LLM-as-a-Judge, sécurisation des systèmes IA (anti prompt injection, filtrage PII/RGPD), optimisation des coûts IA (tokens, cache sémantique, choix des modèles)
- Français courant à l'écrit et à l'oral : échanges réguliers avec le métier
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