AI Software Engineer

L'entreprise structure sa capacité d'ingénierie IA : passer d'usages isolés à un socle outillé, mesuré et réutilisable par les équipes de développement.

Ce poste porte la fabrication de ce socle: agents, pipelines de récupération, harnesses d'évaluation. L'outillage est construit au contact des cas d'usage réels, avec les équipes qui les portent, puis capitalisé pour que les suivants aillent plus vite.

Vous ne consommez pas une stack IA, vous la fabriquez.

Ce que vous construisez

• Les agents et harnesses qui outillent les développeurs au quotidien : orchestration, tool use, gestion du contexte, points de reprise humains.
• Les pipelines de récupération : stratégies d'indexation, découpage, recherche hybride, re-ranking - avec un jugement clair sur les cas où le RAG naïf casse.
• L'instrumentation et l'évaluation : tracing et scoring sous Langfuse, jeux d'évaluation construits en même temps que les features, pas après.
• Les composants réutilisables qui émergent de chaque cas d'usage et alimentent la bibliothèque interne.
• Le prompting structuré traité comme du code : versionné, testé, mesuré.

Le profil

Indispensable :

• Avoir déjà emmené un système à base de LLM du prototype à la production, avec des métriques de qualité qui tiennent.
• Python et TypeScript de façon fluide, Bash sans hésiter.
• Une pratique réelle de l'observabilité LLM (Langfuse ou équivalent) et de la conception de jeux d'évaluation sur des domaines que vous ne connaissez pas d'avance.
• Du recul sur la fiabilité des flux agentiques : ce qui casse, à quel endroit, et comment on le détecte.

Apprécié :

• Expérience de transfert de compétence vers des équipes non spécialistes.
• Contribution open source ou publications techniques.