Ingénieur principal en intelligence artificielle déployé sur le terrain

Responsabilités

• S’intégrer aux équipes de transformation et diriger les développements de logiciels agentiques, en gérant chaque engagement de bout en bout
• Définir le problème avec les partenaires commerciaux et décider comment le résoudre : la bonne approche en matière de règles, d’automatisation, d’apprentissage automatique classique et d’intelligence artificielle générative ou d’agents, et où la solution devrait se situer dans l’ensemble des systèmes
• Concevoir, créer et livrer des agents d’intelligence artificielle et de l’automatisation de qualité production, en les intégrant aux systèmes et plateformes d’entreprise existants (p. ex. Google Cloud, Amazon Bedrock, Salesforce, ServiceNow).
• Reconnaître quand un cas d’utilisation nécessite une modélisation sur mesure et le transmettre à l’équipe centrale de science des données.
• Encadrer et jumeler un ingénieur en début de carrière dans le cadre de l’engagement.
• Selon l’expérience, gérer les normes d’évaluation et la barre de qualité de l’équipe.

Qualifications

Qualifications essentielles

• Expérience de production dans la création d’applications agentiques et des capacités qui les alimentent : compétences et outils d’agent, serveurs de protocole de contexte de modèle (PCM) et flux de travail multi-agents, du prototype à la production.
• Expérience dans la conception et le déploiement de systèmes d’intelligence artificielle sur une plateforme infonuagique majeure (p. ex. Google Cloud).
• Expérience dans la création de pipelines de données sur des données structurées et non structurées, en utilisant des bases de données vectorielles et des architectures augmentées par récupération (RAG) pour l’intelligence artificielle d’entreprise.
• Solides bases en génie logiciel, y compris Python, les API et l’intégration avec les systèmes d’entreprise de production.
• L’habitude de se tenir au courant des capacités, des modèles et des outils des grands modèles linguistiques et des agents qui évoluent rapidement.

Qualifications souhaitées

• De 5 à 10 ans d’expérience en génie logiciel, dont 2 à 3 ans d’expérience pratique avec l’intelligence artificielle générative ou les agents.
• Expérience professionnelle chez un fournisseur de mise à l’échelle ou une entreprise en démarrage considérée comme un atout.
• Expérience de l’automatisation sur les plateformes d’entreprise (Google Cloud, Amazon Bedrock) et familiarité avec nos principales plateformes d’expérience (Google, Salesforce, ServiceNow).
• Contributions à des projets à code source ouvert ou travaux publiés dans le domaine des agents ou des grands modèles linguistiques.
• Antécédents prouvés de livraison de produits d’intelligence artificielle avec des résultats financiers mesurables (p. ex. réductions de coûts, gains de productivité, etc.).
• Expérience dans la mise en place de l’évaluation et de l’observabilité pour les systèmes agentiques.
• Expérience antérieure de livraison en contact avec la clientèle, de consultation ou de déploiement à l’avant-garde.
• Exposition à MLOps/LLMOps pour le déploiement et la surveillance en production.