POSTE : Lead ai Engineer H/F DESCRIPTION : LE CONTEXTE : Nous recherchons un-e Lead AI Engineer pour scaler l'impact d'Hymaia au sein de notre practice AI Engineering. Tu interviens sur des sujets de conseil, delivery et training auprès de scale-ups et de grands groupes pour concevoir, déployer et passer à l'échelle des systèmes IA de bout en bout, et faire monter en compétence les équipes autour de toi. Chez Hymaia, le-la Lead AI Engineer traite l'IA comme le coeur du système. Tu portes la qualité technique, les choix d'architecture et l'industrialisation en production, à l'échelle. Tes formats d'intervention : delivery de systèmes agentiques et RAG, mise en place de l'évaluation et de l'observabilité, coaching d'équipes de développement, et conseil sur les choix de stack. Concrètement : sur tes premiers mois, tu peux industrialiser un système agentique de bout en bout chez un client, mettre en place son pipeline d'évaluation, et guider l'équipe vers son autonomie pour le faire évoluer. TES MISSIONS Delivery & passage à l'échelle - Concevoir et déployer des systèmes IA production-grade de bout en bout : agents, pipelines RAG, orchestration multi-modèles, LLMOps. - Faire passer les prototypes low/no-code à des systèmes robustes, scalables et maintenables pour les use cases les plus stratégiques. - Mettre en place l'évaluation, les guardrails et l'observabilité qui rendent les systèmes fiables et mesurables. - Intervenir sur l'ensemble des étapes, de l'ingestion à l'inférence at scale. Leadership technique & architecture - Piloter les décisions d'architecture avec pragmatisme : choix de stack, Build vs Buy, arbitrages coût / latence / qualité. - Maîtriser les failure modes des systèmes non-déterministes (hallucination, orchestration multi-agents, gestion d'état) et savoir quand un système agentique est la bonne réponse, et quand il ne l'est pas. - Coacher 1 à 3 AI Engineers en mission : revues de code, pair-programming, montée en compétence. - Collaborer avec des Engineering Manager et Product Manager, côté client comme côté Hymaia. Impact & rayonnement - Ancrer les bonnes pratiques chez le client et laisser les équipes plus fortes qu'à ton arrivée : architectures de référence, guidelines réutilisables. - Contribuer aux convictions AI Engineering d'Hymaia : guildes, formations internes (AI Engineering, Agentic Engineering). - Représenter Hymaia en externe : conférences (Forward Data Conference, AI Product Day), articles, échanges clients. - Participer au cadrage d'avant-ventes sur les sujets techniques. Nous offrons - Un accès à des formations et certifications régulières pour développer tes compétences - Un environnement flexible (télétravail possible) - La possibilité de devenir formateur-ice certifié-e - Une journée par mois pour te former et partager avec tes collègues sur tous les sujets Data & IA d'actualité - Une participation active à toutes nos conférences (Forward Data Conference, AI Product Day, meetups) - Un MacBook (ou équivalent) pour être à l'aise dans ton travail - Un environnement de travail stimulant au coeur de l'écosystème Data & IA français - Des projets variés avec des clients grands comptes et scale-ups innovantes - Et plein d'autres avantages comme une carte Swile, le forfait Swile Mobilité ou encore la possibilité d'avoir un vélo de fonction Nos principes directeurs - Connect The Dots : La diversité d'expertise est clé pour prendre de meilleures décisions - People First : Construire un environnement sûr pour grandir - Giver Mindset : Partager, c'est grandir ensemble - Positive Change : Embrasser le changement avec sourire et positivité Les étapes du process Voici comment ça se passe chez nous : - Étape 1 : On fait connaissance ! Un premier échange de 30-45 min en visio avec Maëva, notre Responsable Business & Recrutement. - Étape 2 : Place à la pratique. Un moment de partage et un petit cas technique avec l'équipe (en visio ou autour d'un café dans nos locaux). - Étape 3 : Le grand final. Une rencontre privilégiée avec François (notre CEO) ou Yoann (notre co-fondateur). Même si ton profil ne coche pas toutes les cases à 100%, nous t'encourageons vivement à postuler ou envoyer un message à Maëva Iguenane. C'est ta personnalité et ton potentiel qui nous intéressent ! PROFIL : Expérience - 6+ ans en AI Engineering, ML Engineering ou ingénierie logicielle, dont au moins 3 ans sur des systèmes IA/LLM en production - Expérience sur au moins un hyperscaler (AWS, GCP ou Azure) - Expérience en conseil ou environnement multi-clients appréciée Compétences clés - Maîtrise de Python et des fondamentaux ML - Expérience confirmée de LLMs en production : patterns agentiques, RAG, context engineering - Stack IA moderne : LangGraph, LangChain, LlamaIndex, MCP, vector databases ; routage multi-provider (Claude, OpenAI, Gemini, etc.) - Conception de pipelines d'évaluation, de guardrails et de monitoring (LangSmith, Langfuse, MLflow) pour des systèmes n