Le poste Développeur IA / LLM (Python & FastAPI & Langchain & RAG & Kubernetes & AWS)
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• Au sein de la Direction des Systèmes d’Information, vous aurez en charge de développer et industrialiser un « Brain Agent », c’est à dire un ensemble d’agents IA capables d’interagir avec nos systèmes, nos données internes et nos utilisateurs, en s’appuyant sur des techniques d’Agents et de RAG.
Ce dispositif doit permettre de :
• Interroger efficacement notre base documentaire
• Orchestrer plusieurs agents spécialisés (question réponse, recherche documentaire, synthèse, actions sur systèmes internes) ;
• Garantir la fiabilité, la traçabilité et la gouvernance des réponses produites.
Activités
• Concevoir l’architecture technique du « Brain Agent » (agents + RAG + outils).
• Mettre en place une chaîne de traitement de la donnée (ingestion, indexation, vectorisation, requêtage).
• Développer, tester et déployer des agents IA robustes, intégrés à notre SI.
• Transférer les connaissances aux équipes internes.
Profil recherché
Environnement technique :
• Kubernetes, AWS, LLM
Compétences requises (obligatoires) :
• LLM & Agents
• Maîtrise des modèles de langage (LLM) : OpenAI, Anthropic, etc.
• Expérience de frameworks d’agents (LangChain, LlamaIndex, ou équivalents) :
• Orchestration d’agents, tools calling, gestion du contexte, handoff entre agents ;
• Conception de workflows d’agents (planner, retriever, executor, critique).
• Conception de prompts complexes, systèmes de règles, gestion des erreurs de modèle.
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Conception de pipelines RAG :
• Ingestion de documents hétérogènes (PDF, HTML, DOCX, données structurées) ;
• Nettoyage, chunking, vectorisation (embeddings), indexation ;
• Requêtage (similarity search, hybrid search) et re ranking.
• Maîtrise de solutions de stockage vectoriel (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Elasticsearch vector, etc.).
• Optimisation de la pertinence des résultats (tuning du chunking, du top k, des filtres, des scores).
• Data & Engineering
• Très bonne maîtrise de Python et des librairies LLM/RAG (LangChain, LlamaIndex, FastAPI, etc.).
Compétences facultatives mais appréciées (clairement un plus pour différencier les candidats)
• Intégration des agents et du RAG dans des API ou services back end (REST/GraphQL).
• Connaissance des architectures cloud (AWS) et bonnes pratiques de sécurité.
• Notions de MLOps pour la surveillance et l’amélioration continue des comportements des agents.
• Sensibilité aux sujets finops IA (suivi et optimisation des coûts LLM).
Qualités humaines recherchées :
• Prise d’initiative et autonomie
• Sens de la communication
• Dynamisme, curiosité
• Rigueur
• Esprit d’équipe et de collaboration
Environnement de travail
Environnement technique :
• Kubernetes, AWS, LLM
Compétences requises (obligatoires) :
• LLM & Agents
• Maîtrise des modèles de langage (LLM) : OpenAI, Anthropic, etc.
• Expérience de frameworks d’agents (LangChain, LlamaIndex, ou équivalents) :
• Orchestration d’agents, tools calling, gestion du contexte, handoff entre agents ;
• Conception de workflows d’agents (planner, retriever, executor, critique).
• Conception de prompts complexes, systèmes de règles, gestion des erreurs de modèle.
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Conception de pipelines RAG :
• Ingestion de documents hétérogènes (PDF, HTML, DOCX, données structurées) ;
• Nettoyage, chunking, vectorisation (embeddings), indexation ;
• Requêtage (similarity search, hybrid search) et re ranking.
• Maîtrise de solutions de stockage vectoriel (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Elasticsearch vector, etc.).
• Optimisation de la pertinence des résultats (tuning du chunking, du top k, des filtres, des scores).
• Data & Engineering
• Très bonne maîtrise de Python et des librairies LLM/RAG (LangChain, LlamaIndex, FastAPI, etc.).
Compétences facultatives mais appréciées (clairement un plus pour différencier les candidats)
• Intégration des agents et du RAG dans des API ou services back end (REST/GraphQL).
• Connaissance des architectures cloud (AWS) et bonnes pratiques de sécurité.
• Notions de MLOps pour la surveillance et l’amélioration continue des comportements des agents.
• Sensibilité aux sujets finops IA (suivi et optimisation des coûts LLM).
Qualités humaines recherchées :
• Prise d’initiative et autonomie
• Sens de la communication
• Dynamisme, curiosité
• Rigueur
• Esprit d’équipe et de collaboration
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