AI Engineer - Stage de fin d'études

Tes Missions

• Logique conversationnelle & orchestration — Concevoir et faire évoluer l’intelligence qui pilote nos conversations vocales : comment le système décide quoi faire, dans quel ordre, et gère les transitions entre les étapes d’un appel. Tu choisis les bonnes abstractions et tu fais évoluer l’architecture au rythme de l’écosystème LLM.

• Prompt engineering & qualité — Écrire, itérer et optimiser les prompts qui dictent le comportement du système. Tu t’appuies sur l’analyse de conversations réelles pour améliorer la pertinence et le naturel des réponses, et tu mets en place des évaluations pour détecter les régressions.

• Amélioration continue — Construire la boucle de feedback qui fait progresser le système : identifier les appels en échec, diagnostiquer les causes (prompt, orchestration, données), prioriser les corrections et mesurer leur impact. L’objectif est de passer d’un debugging au cas par cas à un process systématique d’amélioration.

• Développement Python — Implémenter la logique métier et les systèmes de contrôle dans un pipeline vocal temps réel. Tu es garant d’un code propre, modulaire et testé, avec une attention particulière à la latence et la fiabilité en production.

Profil

• Formation : Bac +5 (Ingénieur, Master spécialisé IA ou Data Science).
• Expérience : 2-5 ans d’expérience professionnelle.
• Software Engineer Mindset : Tu es avant tout un développeur Python, et tu penses “production” dès la première ligne de code.
• Stack Technique : Expérience concrète avec les LLMs (Prompt Engineering, RAG), idéalement avec LangChain ou LangGraph.
• Langues : Anglais courant indispensable pour l’expansion internationale.