Contexte

Nous accompagnons depuis plusieurs années les entreprises dans leurs projets de transformation, d'ingénierie et d'innovation, en leur apportant un soutien opérationnel cible. Afin de regrouper et valoriser ces expertises, nous avons récemment crée Abylys, une sociéte de consulting. L'un de nos axes de développement majeurs repose sur la mise en place d'une équipe pluridisciplinaire visant a adresser les problématiques de nos clients offshores dans le cadre de transformations digitales diverses. Pour l'un de nos premiers projets, nous collaborons avec un acteur de reference dans le cadre d'un projet de transformation digitale. Le profil recherche viendra renforcer une équipe pluridisciplinaire existante (developpement applicatif, microservices, DevOps) et travaillera en étroite collaboration avec les ingénieurs logiciels et consultants techniques de l'equipe.

Missions principalesRecherche & R&D IA

• Realiser une veille active et exploratoire sur l'état de l'art en IA generative, LLMs et systemes d'agents (agentic AI).
• Concevoir et mener des experimentations (proof of concept, prototypes) pour évaluer la faisabilité de nouvelles approches.
• Explorer et benchmarker les modèles (LLMs, modèles d'embedding), les architectures d'agents et les strategies d'orchestration.
• Concevoir des protocoles d'evaluation rigoureux (metriques de performance, pertinence, fiabilite, couts, latence).
• Experimenter le fine-tuning, l'adaptation de modeles et les techniques avancees de prompting et de raisonnement.
• Documenter et partager les resultats de recherche pour eclairer les choix techniques et produits.

Ingénierie & mise en production

• Industrialiser les solutions issues de la phase de recherche : passage du prototype a une solution robuste et scalable.
• Concevoir, developper et deployer des systemes d'agents autonomes et multi-agents (planification, raisonnement, execution d'outils, memoire, orchestration).
• Integrer et orchestrer des LLMs au sein d'applications (function calling, tool use, RAG, workflows agentiques).
• Mettre en oeuvre les frameworks d'agents et d'orchestration (LangChain / LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen ou equivalents).
• Mettre en place les chaines CI/CD, la conteneurisation (Docker, Kubernetes) et le monitoring des solutions en production.
• Assurer l'observabilité, la fiabilité et la sécurite des agents (garde-fous, reduction des hallucinations, tracabilité, contrôle des accès).

Conception et integration applicative

• Concevoir et exposer des APIs (REST / GraphQL) pour mettre a disposition les services d'IA et d'agents.
• Developper les connecteurs et outils permettant aux agents d'interagir avec les systemes metiers, APIs et bases de donnees.
• Collaborer avec les équipes de développement applicatif et microservices pour intégrer les briques d'IA dans l'ecosysteme existant (Spring Boot, Angular, API Gateway, Keycloak, etc.).
• Participer a la modélisation et a l'exploitation des données (SQL, NoSQL, bases vectorielles).

Collaboration

• Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs logiciels, consultants techniques et equipes DevOps de l'équipe.
• Participer aux ceremonies Agile (daily, sprint planning, revues).
• Conseiller sur les choix techniques lies a l'IA et vulgariser les concepts auprès des parties prenantes.

Competences requisesTechniques

• Maitrise avancée de Python et de son écosysteme (asyncio, typing, packaging, tests).
• Solide expertise en développement de solutions d'IA et d'agents (agentic AI, multi-agents, orchestration).
• Capacité a mener des travaux de R&D : experimentation, benchmarking, evaluation de modeles, lecture de publications scientifiques.
• Maitrise de l'écosysteme data/IA (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face) et des frameworks d'agents (LangChain / LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen ou equivalents).
• Bonne connaissance des LLMs et de leurs mécanismes (prompting, function calling, tool use, RAG, fine-tuning).
• Connaissance des bases de donnees vectorielles et des techniques de recherche semantique (FAISS, Qdrant, Pinecone).
• Maitrise de la conception d'APIs (FastAPI, Flask) et des architectures microservices.
• Maitrise du MLOps : industrialisation, déploiement, monitoring des modèles et des agents.
• Pratique de Git, Docker, CI/CD et de Kubernetes.
• Notions de cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Sensibilité a la sécurite des systèmes d'IA (injection de prompt, fuite de donnees, controle des acces).

Methodologies

• Demarche scientifique et experimentale (hypotheses, evaluation, iteration).
• Developpement en mode Agile (Scrum, Kanban).
• Pratique des tests automatises et de la revue de code.

Comportementales

• Rigueur, autonomie et fort esprit d'analyse.
• Capacite a faire le pont entre la recherche et la mise en production.
• Excellente communication orale et ecrite en francais et anglais.
• Capacite a vulgariser des concepts d'IA complexes aupres des equipes et des metiers.
• Curiosite et veille active sur l'evolution rapide des technologies d'IA et d'agents.
• Esprit collaboratif et capacite a travailler en equipe pluridisciplinaire et en environnement distribue.

Formation et experience

• Bac +5 en informatique, data science, IA ou equivalent (un doctorat ou des travaux de recherche en IA sont un plus).
• Experience confirmee de 3 a 5 ans minimum en developpement Python.
• Experience couvrant a la fois la R&D IA (experimentation, evaluation de modeles) et l'ingenierie / mise en production de solutions d'IA.
• Experience concrete de conception et de developpement de systemes d'agents.
• Une experience d'integration de LLMs et de frameworks agentiques est fortement appreciee.
• Une experience multi-clients ou multi-missions en ESN ou en Freelance est un atout.