AI Engineer

eXalt; Paris; On-site; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Job summary

eXalt IT, spécialisée sur les métiers du Software Engineering, recrute un AI Engineer pour concevoir et déployer des solutions GenAI auprès de clients exigeants.

Vous travaillerez sur des environnements temps réel et volumétrie de données, intégrant LLM, LangChain et LangGraph, en collaboration avec les équipes Data et Produit.

Le poste nécessite une approche pragmatique des meilleures pratiques, TDD et livraison en production.

Qualifications

• Concevoir et déployer des solutions GenAI en production.
• Travailler avec LangChain et LangGraph pour orchestrer les agents IA et les workflows.
• Développer des API et des services backend en Python avec FastAPI et assurer leur intégration dans les systèmes existants.

Responsibilities

• Concevoir et industrialiser des pipelines IA, gestion des prompts et orchestration des appels LLM.
• Concevoir des architectures d’intégration via MCP pour connecter les agents IA aux API et bases de données.
• Mettre en place des tests et garantir performance et sécurité des solutions IA en production.

Skills

GenAI expertise

LangChain

LangGraph

Python

FastAPI

LLM tooling

Distributed systems

Education

Master en informatique

Tools

MCP

Job description

eXalt IT, spécialisée sur les métiers du Software Engineering, forte d’une communauté de 100 développeurs, recherche son/sa nouveau/elle AI Engineer, pour aller à la conquête de nouveaux projets techniques !

Mais qui sommes-nous ?!

Des passionnés de code propre, de bonnes pratiques et l’envie de progresser en continu.

Des gens qui parlent TDD, DDD, multithreading, architecture hexagonale ou microservices… et qui t’écoutent quand tu en parles aussi.

Ici, on cultive l’excellence technique au quotidien ;

Nos rituels : meet-ups internes, ateliers, coaching pair à pair, mentoring technique labs, formations…

Cette année, nos consultants ont assisté à : Devoxx, Android Makers, EcoCode Challenge…et on en oublie ! (Et parfois, ils ne font pas que participer : ils montent aussi sur scène !) ;

Et côté Exalt, on a aussi nos propres évènements : soirées tech, meetups inter-communautés, tables rondes métier, ou encore nos fameux Exaltemps où on mixe fun, vision stratégique et défis collectifs ;

Nos missions : des environnements exigeants, enjeux de temps réel et de volumétrie de données chez des clients tels que CA CIB, Accor, Hermès ou encore Enedis ;

Et pour finir, ici, tu ne seras jamais juste “un dev en mission”.

Concevoir et développer des applications GenAI intégrant des LLM, en exploitant leurs capacités de raisonnement, de génération et d’utilisation d’outils. Développer des agents IA et des workflows agentiques avec LangChain et LangGraph : orchestration, gestion d’état, mémoire, tool calling, exécution de tâches complexes et gestion des erreurs. Concevoir des architectures d’intégration via MCP (Model Context Protocol) afin de connecter les agents IA aux API, bases de données, outils et services métiers. Développer des API et des services backend en Python avec FastAPI pour exposer les fonctionnalités IA, gérer les interactions avec les modèles et faciliter leur intégration dans les systèmes existants. Construire et industrialiser des pipelines IA : gestion des prompts, intégration des modèles, traitement des données, orchestration des appels LLM et mise en place de mécanismes de fallback. Déployer et maintenir les solutions en production en intégrant les composants IA dans des architectures robustes, scalables et observables, avec une attention particulière portée à la performance et à la disponibilité. Évaluer et optimiser les systèmes GenAI à travers la conception de jeux de tests, le suivi de la qualité des réponses, la mesure des performances et la maîtrise des coûts d’inférence. Garantir la sécurité et la fiabilité des applications IA : gestion des accès, protection des données, validation des entrées et sorties, traçabilité des interactions et maîtrise des risques liés aux agents autonomes. Contribuer à l’évolution de la plateforme IA en expérimentant de nouveaux modèles, frameworks et patterns d’architecture, puis en industrialisant les solutions les plus pertinentes.