Applied AI Engineer

À propos du poste

Le travail couvre tout le cycle de vie d'une fonctionnalité IA : expérimenter, évaluer, déployer et continuer à la surveiller. La bonne personne pense latence, coût et qualité en production, pas seulement aux modèles.

En un coup d'œil

Vos missions

• Livrer des agents LLM avec appels d'outils, sortie structurée, appels API parallèles et streaming
• Construire des cas d'évaluation et des grilles de notation pour la sécurité, l'utilité et la personnalisation
• Mener une capacité du prototype aux évaluations, à la préproduction, à la production et au suivi des traces
• Réduire la latence et le coût avec la mise en cache des prompts, des budgets de tokens, des retries et de l'observabilité
• Écrire les outils API appelés par les agents, avec validation Pydantic et recherche en base de données

Le profil recherché

• Python solide, avec des services déployés sur de grands systèmes de production
• Expérience avec LangChain, LangGraph ou un framework d'agents similaire
• Travail pratique sur des LLM en production : prompting, function calling, sortie structurée, évaluation
• À l'aise avec Python asynchrone, les API HTTP et le streaming comme SSE ou les webhooks
• Validation de données et conception de schémas avec Pydantic ou JSON Schema
• Déboguer à travers les couches, d'un appel d'outil échoué à une mauvaise configuration Terraform

Un plus

• Services AWS comme Bedrock, ECR, CloudFront, S3 ou Cognito
• Outils de traçage et d'évaluation comme Langfuse, OpenTelemetry, Datadog ou Terraform

Ce qui est proposé

• Salaire de base plus equity