Ingénieur AI - Agentic AI

  • AVIDEA -
  • Tunis, Tunisie
  • Il'y a 7 heures
Plus de
50
candidats pour
1 post ouvert
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Postes vacants:
1 poste ouvert
Type d'emploi désiré :
CDI
Mode de travail :
Hybride
Experience :
1 à 3 ans
Niveau d'étude :
Ingénieur
Langue :
Français, Anglais, Arabe

Description de l'emploi

Avidea est une insurtech spécialisée dans l’édition des solutions à forte valeur ajoutée dans le secteur d’assurance. 

Nous travaillons sur des projets stratégiques de nouvelle génération dans lesquels des Agents IA sont intégrés au cœur du produit pour automatiser et fiabiliser des processus complexes.

Dans le cadre de l'extension de notre équipe AI, nous cherchons un Ingénieur AI - Agentic AI 

Votre mission : 

  • Concevoir et développer des agents IA (orchestration multi-agents, appels d’outils, mémoire, planification) répondant à des cas d’usage métier concrets : analyse de documents, détection d’anomalies, conversation avec les utilisateurs, automatisation de workflows, etc. 
  • Optimiser les prompts et les chaînes d’agents pour réduire la latence et le coût par exécution (gestion du contexte, caching, routage entre modèles, compression de prompts, réduction des appels inutiles).
  • - Mettre en place l’évaluation et la fiabilité des agents : jeux de tests, métriques de qualité, garde-fous, gestion des hallucinations, traçabilité des décisions.
  • Industrialiser et déployer les solutions en production : pipelines CI/CD, monitoring, observabilité, versioning des prompts et des modèles, suivi des coûts.
  • Intégrer les agents aux différents modules de la plateforme via API et services backend, en lien avec les équipes développement et produit.
  • Maintenir et améliorer des modèles IA locales

 

Exigences de l'emploi

  • Première expérience concrète en Agentic AI : conception d’agents, orchestration multi-agents, tool calling, RAG.
  • Au moins un projet IA livré et exploité en production, dont vous pouvez décrire les choix techniques, les difficultés rencontrées et les résultats.
  • Expérience avérée en optimisation de prompts, avec des gains mesurables sur le temps d’exécution et le coût (tokens, choix de modèles, caching, etc.).
  • Aisance avec les pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, conteneurisation (Docker, Kubernetes), monitoring, suivi d’expériences, gestion du cycle de vie des modèles.
  • Très bonne maîtrise de Python et des API REST.

Date d'expiration

12/11/2026