Ingénieur logiciel IA (H/F) – Système multi-agent évolutif pour la métabolomique computationnelle
Description du Poste Les Missions L’Holobiomics
Lab recrute un(e) Ingénieur logiciel IA (H/F) pour développer la prochaine génération de l’assistant Metabo
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AI, inspirée de Mimosa-AI. La mission porte sur la conception d’un système LLM multi-agent pour la métabolomique computationnelle, capable d’orchestrer des outils scientifiques, des bases de données, des graphes de connaissances et des workflows d’analyse. L'Activité La personne recrutée développera des composants logiciels pour des agents IA capables de planifier, exécuter, évaluer et améliorer des tâches scientifiques. Elle contribuera à l’intégration d’outils externes, à la gestion d’une mémoire de workflows, à l’évaluation automatique des résultats et à l’intégration avec l’écosystème Metabo
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AI. Votre Profil Compétences Le profil recherché est un(e) ingénieur(e) logiciel maîtrisant Python, les APIs, Git et les bonnes pratiques de développement collaboratif. Une expérience ou un fort intérêt pour les LLMs, les architectures multi-agents, l’agentic AI for science, les workflows reproductibles et les outils open-source est attendu. Des connaissances en graphes de connaissances, métabolomique, spectrométrie de masse ou développement web seront appréciées. Votre Environnement de Travail Le poste est basé au sein de l’Holobiomics
Lab, en lien avec le projet Metabo
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AI, le prototype Mimosa-AI, l’équipe Wimmics/Inria et les partenaires France–Suisse du consortium. L’environnement est interdisciplinaire, à l’interface entre intelligence artificielle générative, métabolomique computationnelle, graphes de connaissances et sciences omiques. Contraintes et risques Le poste implique le développement sur des bases de code collaboratives, nécessitant rigueur, tests, documentation et suivi des versions. Il demande une adaptation régulière à l’évolution rapide des technologies LLM et agents IA, ainsi qu’une attention particulière à la fiabilité, à la reproductibilité et à la sécurité des workflows scientifiques g...