GenAI & LLM Engineer: Multi-Agent AI & RAG Architect

MARGO; Paris; Hybrid; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Benefits offered by this job

Missions ambitieuses et variées

Accompagnement par des experts recongn

Communauté d’ingénieurs passionnés

Culture technique exigeante et partage

Job summary

the company recherche des experts IA pour concevoir et déployer des solutions GenAI. Vous travaillerez sur des architectures d'IA agentique, l'orchestration multi-agent et le fine-tuning de modèles adaptés.

Vous contribuerez à des pipelines RAG robustes, à l'indexation vectorielle et à l'intégration des briques IA dans l'écosystème applicatif existant, tout en assurant la production et la supervision des modèles.

Qualifications

• Formation Bac+5 en IA ou informatique.
• Maîtrise experte de Python.
• Expérience avec frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Haystack, AutoGen).
• Connaissance des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus).
• Culture DevOps/LLMOps: Docker, Kubernetes, outils de monitoring (LangSmith, MLflow, Arize).
• Expérience mise en production de solutions basées sur des LLMs.

Responsibilities

• Conception et développement d'architectures d'IA Agentique et d'orchestration multi-agents.
• Sélection et fine-tuning des modèles adaptés (Open Source ou propriétaires).
• Mise en œuvre de pipelines RAG et intégration LLMs aux données d'entreprise.
• Industrialisation et Monitoring (LLMOps) avec garde-fous et suivi coût/latence.
• Veille technologique et cadrage technique pour des cas GenAI.
• Capitalisation et partage de savoirs au sein de l'équipe IA de the company.

Skills

Python

GenAI frameworks

LLMOps

Docker

Kubernetes

Monitoring

Production deployment

Education

Bac+5 en IA / Informatique

Tools

LangChain

LlamaIndex

Haystack

AutoGen

Job description

the company recherche des experts IA pour concevoir et déployer des solutions GenAI. Vous travaillerez sur des architectures d'IA agentique, l'orchestration multi-agent et le fine-tuning de modèles adaptés.

Vous contribuerez à des pipelines RAG robustes, à l'indexation vectorielle et à l'intégration des briques IA dans l'écosystème applicatif existant, tout en assurant la production et la supervision des modèles.