AI Engineer Expérimenté

eXalt; Lyon; On-site; EUR 65,000 - 90,000; Full time

Job summary

eXalt recherche un·e AI Engineer expérimenté·e pour bâtir et industrialiser la pratique GenAI. Vous travaillerez sur des cas concrets chez nos clients: RAG, agents et automation intelligente, avec une forte orientation produit et performance.

Vous contribuerez à la veille, à la R&D et au partage de connaissances, tout en assurant les tests, l’évaluation et la sécurité des solutions déployées.

Qualifications

• Solide expérience en développement Python et GenAI
• Mise en production de solutions basées sur des LLMs
• Connaissance des risques (hallucinations, coûts, latence) et évaluation
• Approche produit et pragmatique, capacité à dire quand un LLM n’est pas la bonne solution

Responsibilities

• Concevoir et industrialiser des solutions basées sur des LLMs (RAG, agents, fine-tuning)
• Choisir les bons outils et architectures
• Mettre en production avec tests, évaluation, monitoring et sécurité
• Challenger les cas d’usage client et apporter des preuves de valeur
• Contribuer à la pratique IA d’eXalt: R&D, veille et prise de parole

Skills

Python

GenAI

EDA/ML Ops

Tools

LangChain

LlamaIndex

Haystack

DSPy

Pinecone

Weaviate

Qdrant

pgvector

MLflow

LangSmith

LangFuse

Job description

L’IA générative change la donne. Chez eXalt, on accompagne nos clients pour passer du POC excitant au produit en production, robuste, mesurable et utile.

On cherche un·e AI Engineer expérimenté·e pour construire avec nous cette pratique GenAI et intervenir sur des cas d’usage concrets chez nos clients : RAG, agents, automatisation intelligente, copilotes métier.

Ce que tu vas faire

• Concevoir et industrialiser des solutions basées sur des LLMs (RAG, agents, fine-tuning selon les cas)
• Choisir les bons outils : APIs propriétaires (OpenAI, Anthropic, Mistral) vs modèles open source, vector DBs, orchestrateurs
• Mettre en prod avec les standards software qui vont bien : tests, évaluation, monitoring, coût, latence, sécurité
• Challenger les cas d’usage clients (tout ne mérite pas un LLM)
• Contribuer à la pratique IA d’eXalt : R&D, veille, partage de connaissances, prise de parole

La stack

• Langages : Python (principalement), TypeScript selon les projets
• Frameworks GenAI : LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy
• Modèles : OpenAI, Anthropic, Mistral, modèles open source (Hugging Face)
• Vector DBs : Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector
• Cloud IA : AWS Bedrock, Azure OpenAI, GCP Vertex AI
• MLOps / LLMOps : MLflow, LangSmith, LangFuse, évaluation (Ragas, DeepEval)

Solide expérience en développement (Python idéalement) + appétence forte pour la GenAITu as déjà mis en prod des solutions basées sur des LLMs (pas juste des notebooks)Tu comprends les enjeux : hallucinations, évaluation, coût des tokens, latence, sécurité, RAG vs fine-tuningTu as une approche produit et pragmatique : tu sais dire "un LLM n’est pas la bonne réponse ici"Tu es curieux·se et joueur·se : le domaine bouge chaque semaine, tu aimes çaBonus : background ML/Data Science, contributions open source, prise de parole (blog, conf)