AI Engineer: Production-Ready Agent Deployment

Decathlon Digital FR; Paris; Hybride; EUR 90 000 - 130 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

2 jours de télétravail par semaine

Matériel fourni

Équipe projet locale

Formations internes et certifications

Rémunération et bonus

Résumé du poste

Decathlon Digital FR recherche un IA Engineer basé à Paris pour déployer et industrialiser des agents IA, en collaboration avec les équipes Data, Produit et Ingénierie.

Vous concevrez l’infrastructure de déploiement, optimiserez le routage des modèles et assurerez la sécurité et la conformité des données.

Profil senior en ML engineering, avec expérience en production d’infrastructures, conteneurisation (Docker/Kubernetes) et outils Vertex AI, Databricks ou MLFlow.

Qualifications

• Expérience solide en ML Engineering avec mise en production d'infrastructures.
• Conception de backends robustes et pipelines CI/CD.
• Maîtrise Python en production et conteneurisation.

Responsabilités

• Concevoir et déployer les fondations pour agents IA en production.
• Concevoir pipelines d’ingestion et d’écritures transactionnels multi-étapes.
• Intégrer les SDKs d’orchestration agentiques (Vertex AI).
• Orchestrer les agents en production, gérer le routage des modèles et les coûts.
• Garantir la sécurité des données et le respect des règles de confidentialité.
• Construire des pipelines de mesure de performance et tracing.
• Définir des métriques d’évaluation pertinentes pour les données.

Connaissances

Python production

Docker

Kubernetes

CI/CD

Observability

Performance optimisation

LLMs/agents

Model routing

MCP protocol

Vertex AI / GCP

Outils

Vertex AI Agent Builder

Gemini Enterprise Agent Platform

Databricks

MLflow

Tableau

Description du poste

Decathlon Digital FR recherche un IA Engineer basé à Paris pour déployer et industrialiser des agents IA, en collaboration avec les équipes Data, Produit et Ingénierie.

Vous concevrez l’infrastructure de déploiement, optimiserez le routage des modèles et assurerez la sécurité et la conformité des données.

Profil senior en ML engineering, avec expérience en production d’infrastructures, conteneurisation (Docker/Kubernetes) et outils Vertex AI, Databricks ou MLFlow.