Dans le cadre du développement d'une équipe dédiée à l'IA, nous recherchons un AI Field Delivery Engineer pour contribuer à la conception et au déploiement de solutions d'intelligence artificielle directement au sein de projets concrets.
Missions :
? Concevoir et implémenter des pipelines RAG : stratégies de recherche, chunking, re-ranking et recherche hybride.
? Participer aux choix d'architecture liés au stockage, aux bases vectorielles et aux systèmes de recherche.
? Concevoir des architectures agentiques : tool calling, workflows multi-étapes, gestion du contexte et intégration de mécanismes human-in-the-loop.
? Développer des frameworks et environnements d'évaluation (eval harnesses) en collaboration avec les profils LLMOps.
? Concevoir et optimiser des prompts : prompting structuré, few-shot learning et patterns adaptés aux différents cas d'usage.
? Développer des composants TypeScript réutilisables destinés à alimenter une bibliothèque commune de composants IA.
? Participer au lancement et à la réalisation de cas d'usage IA aux côtés des équipes engineering et produit.
? Transformer les solutions développées dans le cadre des projets en patterns et composants réutilisables pour les autres équipes.
? Contribuer à la mise en production de solutions IA et à l'amélioration continue de leur fiabilité et de leur qualité.
Référence de l'offre : d2367mjkml
Profil candidat:
? Expérience significative dans la conception et la mise en production de systèmes basés sur les LLM, de la phase de prototype jusqu'au déploiement en production.
? Solide expérience en RAG et systèmes de retrieval, avec une bonne compréhension des limites du RAG classique et des approches dense, sparse et hybrid search.
? Expérience dans la conception de systèmes agentiques, notamment autour du tool calling et des workflows multi-étapes.
? Bonne compréhension des problématiques de fiabilité, performance et évaluation des agents IA.
? Capacité à concevoir des datasets et stratégies d'évaluation (evals) adaptés à des domaines métiers nouveaux.
? Excellente maîtrise de TypeScript et Node.js.
? Expérience avec des environnements tels que Vercel AI SDK et AWS Bedrock SDK.
? Connaissance des API de modèles comme Anthropic / Claude.
? Bonne maîtrise des pratiques de Prompt Engineering.
? Capacité à travailler en collaboration avec des profils variés : Product Managers, ingénieurs spécialisés, équipes plateforme et équipes produit.
? Autonomie, capacité à prendre des décisions techniques et à transformer rapidement un besoin métier en solution concrète.