RESPONSABILITÉS : Dans le cadre du développement d'une équipe dédiée à l'IA, nous recherchons un AI Field Delivery Engineer pour contribuer à la conception et au déploiement de solutions d'intelligence artificielle directement au sein de projets concrets. Missions : - Concevoir et implémenter des pipelines RAG : stratégies de recherche, chunking, re-ranking et recherche hybride. - Participer aux choix d'architecture liés au stockage, aux bases vectorielles et aux systèmes de recherche. - Concevoir des architectures agentiques : tool calling, workflows multi-étapes, gestion du contexte et intégration de mécanismes human-in-the-loop. - Développer des frameworks et environnements d'évaluation (eval harnesses) en collaboration avec les profils LLMOps. - Concevoir et optimiser des prompts : prompting structuré, few-shot learning et patterns adaptés aux différents cas d'usage. - Développer des composants TypeScript réutilisables destinés à alimenter une bibliothèque commune de composants IA. - Participer au lancement et à la réalisation de cas d'usage IA aux côtés des équipes engineering et produit. - Transformer les solutions développées dans le cadre des projets en patterns et composants réutilisables pour les autres équipes. - Contribuer à la mise en production de solutions IA et à l'amélioration continue de leur fiabilité et de leur qualité. PROFIL RECHERCHÉ : - Expérience significative dans la conception et la mise en production de systèmes basés sur les LLM, de la phase de prototype jusqu'au déploiement en production. - Solide expérience en RAG et systèmes de retrieval, avec une bonne compréhension des limites du RAG classique et des approches dense, sparse et hybrid search. - Expérience dans la conception de systèmes agentiques, notamment autour du tool calling et des workflows multi-étapes. - Bonne compréhension des problématiques de fiabilité, performance et évaluation des agents IA. - Capacité à concevoir des datasets et stratégies d'évaluation (evals) adaptés à des domaines métiers nouveaux. - Excellente maîtrise de TypeScript et Node.js. - Expérience avec des environnements tels que Vercel AI SDK et AWS Bedrock SDK. - Connaissance des API de modèles comme Anthropic / Claude. - Bonne maîtrise des pratiques de Prompt Engineering. - Capacité à travailler en collaboration avec des profils variés : Product Managers, ingénieurs spécialisés, équipes plateforme et équipes produit. - Autonomie, capacité à prendre des décisions techniques et à transformer rapidement un besoin métier en solution concrète.