⚙️𝐓𝐨𝐧 𝐩𝐞́𝐫𝐢𝐦𝐞̀𝐭𝐫𝐞

En qu’ingénieur en IA/NLP, tu participeras au design, au développement, au packaging et au déploiement de nos solutions d’IA.

🎯𝐓𝐞𝐬 𝐦𝐢𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧𝐬?

• Concevoir et développer des systèmes d’IA multi-agents en utilisant des frameworks et outils comme LangChain et LangGraph.

• Concevoir et optimiser des pipelines avancés de RAG (Retrieval-Augmented Generation) et mettre en place des méthodes d’évaluation des réponses et de contrôle qualité/sécurité.

• Améliorer les systèmes d’enrichissement des requêtes, de reranking et de recherche de documents.

• Participer au développement et à l’amélioration du back-end avec FastAPI/Django, en contribuant à une architecture microservices, ainsi qu’au développement des API et outils permettant une intégration fluide des fonctionnalités LLM.

• Industrialiser des Proof-of-Concepts (PoC) en IA et déployer des solutions en production, selon l’infrastructure du client (Cloud/On-Premise).

• Élaborer des systèmes de surveillance et d’analyses des performances des modèles et des pipelines en production, et mettre en place un suivi via des outils de monitoring et d’évaluation (ex. Opik,RAGAS)

• Proposer et partager ses idées

🕵️‍Profil recherché ?

• Master 2 en université ou diplômé d’une école d’ingénieur, avec au moins 2 ans d’expérience en IA (Data Science, Machine Learning, NLP) et/ou en ingénierie logicielle.

• Solide maîtrise de Python, SQL, de l’écosystème LangChain (LangGraph, LangSmith) et/ou Pydantic AI

• Bonne maîtrise de Docker/Kubernetes, avec une compréhension approfondie de l’architecture microservices.

• Expérience avérée dans la gestion de données structurées et non structurées pour des applications RAG, ainsi que dans l’utilisation de toolkit d’extraction de données comme FireCrawl, Crawl4AI ou Docling.

• Bonne compréhension des LLMs, de leur utilisation (function calling, prompt engineering, etc.), ainsi que des librairies pour l’inférence (vLLM notamment).

• Fort intérêt pour l’IA générative, avec une capacité à apprendre de manière autonome et à s’adapter rapidement aux nouvelles technologies.

• Bonne compréhension des pratiques de développement logiciel, afin de produire du code maintenable, scalable et performant.

• À l’aise avec Git.

• Connaissance de PostgreSQL et de bases de données vectorielles comme Milvus, ChromaDB ou Supabase.

1. Le processus d’entretien débute par un premier échange d’environ une heure avec Fanny, Directrice des Ressources Humaines, et Mohamed, ingénieur spécialisé en intelligence artificielle. Cet entretien permet d’évaluer à la fois l’adéquation du profil avec les besoins techniques du poste et la compatibilité avec les valeurs de l’équipe et de l’entreprise. Il s’agit d’un moment d’échange mutuel pour mieux comprendre les motivations du candidat, présenter le contexte du projet, et répondre aux premières questions.

2. En fonction des échanges et de l’évaluation lors du premier entretien, un second entretien peut être proposé avec Julien, directeur associé de Sociacom. Ce rendez-vous permet d’approfondir certains aspects stratégiques ou opérationnels du poste, de valider la vision partagée du rôle à pourvoir, et d’échanger plus largement sur les perspectives au sein de l’entreprise.

Les entretiens se déroulent dans une ambiance détendue et bienveillante😊 Promis, on ne mord pas, on préfère discuter autour d’un café (virtuel ou non)