STAGE - Ingénieur IA - Architecture d'agents LLM (F/H)

Poste ouvert aux personnes en situation de handicap.

Afin d'accompagner notre constante croissance et nos 250 000 clients dans le monde, nous recherchons un profil inspirant et passionné qui intégrera l'équipe Out of Core Point Clouds en tant qu'ingénieur R&D.

Cette équipe fait partie du département R&D Technologies R2V & Deep Learning basé entre Vélizy et Aix-En-Provence qui développe des technologies associant les structures de données complexes, la géométrie, et le Deep Learning.

Vos missions

Agents IA long-horizon et long-running: orchestration hiérarchique, persistance et harness engineering.

Ce stage porte sur la conception d'une architecture d'agents IA de pointe capables de mener des tâches d'ingénierie complexes en de nombreuses étapes (long-horizon) et sur des durées prolongées (long-running). En partant d'un prototype d'agent existant, vous concevrez le harness de l'agent : orchestration, tools, mémoire, contexte, guardrails et évaluation.

Le travail s'articulera autour de trois axes majeurs :

• Orchestration Hiérarchique (Défi cognitif / Long-Horizon) : une architecture Planner-Worker qui décompose un objectif, gère les dépendances entre sous-tâches et replanifie, tout en respectant strictement des règles métier vérifiables.
• "Industry World Model" : Développement d'un pipeline de simulation permettant à l'agent de prédire les conséquences de ses actions avant exécution, et d'ajuster dynamiquement ses stratégies pour s'auto-corriger face aux imprévus.
• Résilience et Persistance (Défi d'infrastructure / Long-Running) : Conception d'un système de gestion de mémoire externalisée avec checkpointing, pour garantir la tolérance aux pannes sur des sessions de plusieurs heures, limiter le context drift et permettre des pauses Human-in-the-Loop asynchrones.Vos qualifications

• Harness engineering et architectures multi-agents:

o Connaissance de l'état de l'art et des frameworks utilisés dans l'industrie (Lang

Graph, Lang

Chain, etc.).

o Maîtrise des concepts clés : orchestration, tool calling, gestion du contexte et de la mémoire, guardrails, évaluation.

o Bonne compréhension du fonctionnement des LLMs et de leurs limites, notamment celles de la context window.

• Maîtrise des fondamentaux algorithmiques du Machine/Deep Learning.
• Maîtrise de Python et d'un framework de Deep Learning (Py

  Torch/Tensor

  Flow).
• Connaissances en programmation C++.
• Rigueur, curiosité et autonomie sur le sujet.
• Capacité à mettre en œuvre des procédés complexes.
• Capacité d'écoute et de travail en équipe.

Type de contrat : Stage conventionné seulement

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.

• Environnement multiculturel
• Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé (salles de sport & de musique, conciergerie…)
• Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
• Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc