Ingénieur Senior/Staff en Algorithmes et IA

Quel impact aurez-vous ?

Vous jouerez un rôle clé dans la conception et la livraison d'applications, d'algorithmes et de cadres d'IA fiables et robustes qui élèvent la qualité et la performance de nos offres produits. Vous collaborerez avec et apprendrez d'une équipe dédiée de développeurs d'algorithmes et de logiciels, révolutionnant les soins de santé grâce à des systèmes de diagnostic à faible coût et haute efficacité.

Quelles seront vos missions ?

• Architecturer, construire et déployer des systèmes d'agents alimentés par LLM (chatbots, copilotes, agents) sûrs, rapides et économiques.

• Prendre en charge l'ensemble du cycle de vie du développement produit : construire → prototyper → évaluer → renforcer → surveiller.

• Construire des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) (indexation, découpage, embeddings, reranking, ancrage).

• Appliquer l'ingénierie contextuelle (conception de prompts, appel d'outils, mémoire, compression, stratégie de fenêtre).

• Intégrer des outils via le Model Context Protocol (MCP) et d'autres cadres d'agents.

• Concevoir et déployer des chatbots de qualité production avec des flux de conversation multi-tours, des mécanismes d'escalade et des garde-fous de sécurité intégrés pour une utilisation fluide sur le web, mobile et plateformes internes.

• Mettre en œuvre des contrôles de risque (filtres de sécurité, résistance au jailbreak, anonymisation des données personnelles, détection d'abus, journaux d'audit).

• Optimiser la performance (latence, efficacité, budgets de tokens/coûts, streaming, mise en cache, routage des modèles).

• Établir des évaluations : ensembles de référence, scores RAG/ancrage, toxicité, tests A/B, benchmarks de latence et coûts.

• Opérer en production : traçage, traçabilité des prompts/versions, détection de dérive, gestion des incidents, SLOs.

• Collaborer avec des équipes transversales, incluant logiciel, matériel et data science, pour garantir que les algorithmes répondent aux exigences produit et sont bien intégrés dans les systèmes de production.

• Encadrer les ingénieurs IA juniors, définir les standards de codage et documentation, et promouvoir les bonnes pratiques en ingénierie LLM incluant la reproductibilité, assurant la fiabilité et la transparence des algorithmes.

• Se tenir informé des nouvelles technologies et standards industriels pour améliorer continuellement les méthodologies de développement et d'évaluation.

Comment y parvenir ?

Formation

• Master en informatique, mathématiques, statistiques, bioinformatique ou domaine connexe ; un doctorat ou expérience équivalente est fortement préféré.

Expérience et compétences requises

• Plus de 5 ans d'expérience pratique dans le développement de chatbots en production, dont au moins 1 an dans la construction d'agents basés sur LLM.

• Expérience pratique avec les principaux LLM/APIs (Open AI, LangChain ou Anthropic, Hugging Face, etc.) ; expertise en ingénierie de prompts et contexte pour LLM.

• Expérience approfondie avec les pipelines RAG et la recherche vectorielle/hybride (ex. FAISS, pgvector, Pinecone), rerankers et techniques d'ancrage/citation.

• Expérience dans le développement et l'intégration d'outils utilisant le Model Context Protocol (MCP), incluant la définition des capacités des outils et la gestion des permissions d'accès.

• Compétences démontrées dans le développement de chatbots résilients intégrant gestion d'état, intégration d'outils/fonctions, stratégies de secours et support multilingue.

• Maîtrise de la programmation en Python (obligatoire) ; connaissance de TypeScript, Java/JavaScript ou Matlab est un plus.

• Expérience dans la gestion de la sécurité des agents IA, incluant modération de contenu, application des politiques, red-teaming et atténuation des hallucinations.

• Expérience pratique en profilage de performance des systèmes d'agents IA, batching/streaming, asynchrone/concurrence, mise en cache opportune, gestion des budgets coûts/latence.

• Expérience dans l'évaluation des LLM avec des outils comme RAGAS, G-Eval ou similaires ; familiarité avec les métriques offline/online et les cadres de tests A/B.

• Expérience dans la gestion du cycle de vie des LLM en production, incluant versioning, rollback et amélioration continue, CI/CD cloud et déploiements conteneurisés.

• Excellentes compétences en communication avec la capacité de présenter le travail à des spécialistes techniques et non-experts.

• Capacité à travailler de manière autonome et collaborative au sein d'équipes transversales.

• Dévoué et motivé : capable de définir des tâches ambiguës, établir des objectifs clairs, itérer rapidement, demander des retours et assurer un suivi constant.

Préférences

• Familiarité avec les systèmes de données : SQL/NoSQL, files de messages, stockage d'objets et conception de schémas pour documents et métadonnées.

• Compréhension de la sécurité des systèmes IA, de la confidentialité des données et des considérations de conformité en environnement de production.

• Compétence avérée dans le conseil aux ingénieurs IA juniors et le soutien à la direction technique au niveau équipe.

• Expérience avec les outils et pratiques d'observabilité, incluant journalisation, traçage distribué (ex. OpenTelemetry ou expérience équivalente) et surveillance des métriques (ex. Prometheus, Grafana).

• Expérience pratique avec AWS SageMaker, Bedrock et Step Functions, ainsi qu'avec d'autres services AWS pertinents, pour construire, déployer et orchestrer des agents IA dans des workflows évolutifs et de qualité production.

• Une expérience dans l'industrie biotechnologique est un plus.