Offre d'emploi Ingénieur LLM Senior – RAG, Agents IA et Enablement
Annecy (74)
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DESCRIPTION DE LA MISSION
Un grand groupe industriel international met en place une organisation dédiée à l’intelligence artificielle afin d’apporter des capacités d’ingénierie IA structurées à ses équipes de développement logiciel.
Cette organisation s’articule autour de deux fonctions complémentaires : une équipe Platform, chargée de construire les infrastructures partagées, et une équipe Enablement, qui accompagne les équipes d’ingénierie et produit dans la réalisation de cas d’usage IA avant de leur transférer les compétences et les composants nécessaires à leur autonomie.
Au sein de l’équipe Enablement, vous interviendrez sur des cas d’usage réels aux côtés des équipes de livraison et des ingénieurs FDE. Vous concevrez les modèles, les harnais de test et les composants réutilisables qui soutiennent le déploiement de l’IA sur l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel.
Vos responsabilités comprendront :
- La conception et la mise en œuvre de pipelines RAG : stratégies de récupération, segmentation des contenus, reclassement des résultats et recherche hybride.
- La contribution aux choix relatifs au stockage des données et à la couche vectorielle.
- La conception d’architectures agentiques intégrant l’utilisation d’outils, des flux de raisonnement en plusieurs étapes, des mécanismes avec humain dans la boucle et la gestion des fenêtres de contexte.
- La construction de harnais d’évaluation en coordination avec l’ingénieur LLMOps.
- La conception de prompts structurés, d’approches few-shot et de modèles de raisonnement adaptés aux cas d’usage.
- Le développement de composants TypeScript réutilisables issus des projets menés avec les équipes de livraison.
- L’intégration de ces composants dans une bibliothèque partagée et dans le SDK IA interne, en complément des capacités fournies par l’équipe Platform.
- Le lancement et la construction de cas d’usage IA en collaboration avec les ingénieurs FDE, les équipes produit, les ingénieurs métier et les contributeurs plateforme.
- La transmission des approches, composants et méthodes afin de permettre aux équipes de construire ensuite leurs propres solutions de manière autonome.
L’environnement technique de référence comprend TypeScript, Node.js, le SDK Vercel AI, AWS Bedrock, Claude, l’API Anthropic et Claude Enterprise.
Les livrables produits incluront notamment des pipelines RAG, des modèles agentiques, des harnais d’évaluation, des jeux de données de test, des modèles de prompts et des composants logiciels réutilisables destinés à une bibliothèque IA partagée.
Profil recherché
Vous êtes un ingénieur expérimenté ayant déjà conçu et livré en production des systèmes fondés sur des LLM. Une expérience limitée à des prototypes ou à des preuves de concept ne sera pas suffisante.
Vous maîtrisez impérativement TypeScript et Node.js et savez produire des composants logiciels robustes, maintenables et réutilisables.
Compétences attendues :
- Expérience démontrée du passage d’un système LLM du prototype au déploiement en production, avec une démarche d’évaluation structurée.
- Maîtrise de la conception de pipelines RAG et des stratégies de récupération d’information.
- Bonne compréhension des limites d’un RAG naïf et des compromis entre recherche dense, sparse et hybride.
- Expérience concrète des mécanismes de segmentation, de reclassement et de recherche hybride.
- Maîtrise des architectures agentiques, des appels d’outils et des flux d’agents en plusieurs étapes.
- Compréhension des enjeux de fiabilité des systèmes agentiques, de la gestion du contexte et des dispositifs avec humain dans la boucle.
- Capacité à concevoir des jeux de données d’évaluation pertinents pour des domaines initialement inconnus.
- Expérience de la construction de harnais d’évaluation et de tests pour des applications LLM.
- Maîtrise de l’ingénierie des prompts structurés et des approches few-shot.
- Capacité à collaborer avec des chefs de produit, des ingénieurs métier, des ingénieurs FDE, des équipes de livraison et des contributeurs plateforme.
- Autonomie dans la prise en charge de cas d’usage réels.
- Capacité à documenter, transmettre et faire adopter les solutions afin de rendre les équipes autonomes.
Une pratique du SDK Vercel AI, d’AWS Bedrock, des modèles Claude, de l’API Anthropic ou de Claude Enterprise constituera un avantage important.
Une expérience dans la création de bibliothèques de composants réutilisables adoptées par plusieurs équipes sera également fortement appréciée.
Environnement de travail
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