Ingénieur IA (Ingénieur en intelligence artificielle) Senior

Hymaia; Paris; Hybrid; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

Hymaïa recherche un·e AI Engineer Senior pour concevoir et faire monter en puissance des systèmes autour des LLMs, du prototypage au déploiement en production, au service des enjeux métier des clients.

Vous combinez pragmatisme, maîtrise du cycle de vie des systèmes et capacité à arbitrer techniquement face au client, en mission de conseil auprès de scale-ups et grands groupes.

Qualifications

• 6+ ans en ingénierie logicielle, ML ou Data Science, dont 2–3 ans dédiés à systèmes LLM/agentiques en prod.
• Expérience de bout en bout sur un projet IA à enjeux : cadrage, POC, industrialisation, run.
• Production sur LLMs propriétaires et/ou open-source (Claude, GPT, Gemini, Llama, Mistral...).
• Expérience en conseil, startup tech ou multi-clients.

Responsibilities

• Concevoir et arbitrer les architectures d'assistants, agents et multi-agents adaptés aux besoins métier.
• Piloter le déploiement, la supervision et l'amélioration continue des solutions en prod.
• Cadrer directement avec le client et défendre les choix techniques.
• Encadrer et challenger des profils juniors/confirmés sur les sujets techniques.

Skills

Python

Agent architecture

RAG

LangChain

LangGraph

OpenAI SDK

Anthropic SDK

Google ADK

LangSmith

Langfuse

MLflow

Docker

FastAPI

Cloud basics

Mentoring

Tools

LangSmith

Langfuse

MLflow

Docker

FastAPI

Job description

Nous recherchons un·e AI Engineer Senior pour rejoindre notre équipe d'experts en Data & IA. Tu conçois, architectures et fais monter en puissance des systèmes robustes autour des LLMs, de la phase d'expérimentation jusqu'au déploiement en environnement réel, au service des enjeux métier de nos clients, et avec la responsabilité des choix structurants.

Chez Hymaïa, l'AI Engineer Senior combine pragmatisme, frugalité et maîtrise du cycle de vie des systèmes (LLMOps : Évaluation, Observabilité, Versioning des prompts...), sens de l'impact produit et capacité à porter seul·e des arbitrages techniques face au client. Tu interviens en mission de conseil auprès de scale-ups et grands groupes, avec l'autonomie et l'exigence que cela demande et tu es identifié·e comme référent·e technique sur tes sujets.

Build & Architecture

• Concevoir et arbitrer les architectures d'assistants ou d'agents adaptées aux besoins métier : Workflow / Agent / Multi-Agents, en assumant les choix (build vs buy, choix du modèle, trade-offs coût/latence/qualité)
• Utiliser et challenger les techniques d'optimisation du "harness" : compression du contexte, prompt caching, parallélisation des tâches, structured output…
• Développer et superviser des pipelines d'ingestion contrôlées à destination des bases de données vectorielles pour le RAG (cleaning, chunking, gestion de la métadonnée…)
• Piloter le déploiement, la supervision et l'amélioration continue des solutions en production (surveillance des drifts, de la performance, tuning…)

Évaluation & Qualité

• Définir et mettre en place des pipelines d'évaluation et de validation des systèmes (choix des métriques, évaluation programmatique et/ou LLM-as-a-Judge)
• Optimiser les systèmes pour des contraintes réelles de production : latence, coût, passage à l'échelle
• Analyser et transformer les données d'entrée pour maximiser la qualité et la robustesse des systèmes
• Structurer une stratégie d'évaluation pour des systèmes non-déterministes, et la documenter pour un client ou une équipe

Conseil & Partage

• Cadrer directement avec le client, structurer une recommandation et en défendre les choix techniques (y compris face à un CTO/DSI)
• Accompagner nos clients dans l'adoption et l'industrialisation de leurs solutions AI/ML
• Encadrer et challenger des profils juniors/confirmés sur les sujets techniques
• Contribuer à des projets internes et/ou open source
• Partager ton expertise via des articles, conférences ou formations

Expérience

• 6+ ans en ingénierie logicielle, Machine Learning ou Data Science, dont 2-3 ans dédiés à la conception et au déploiement de systèmes LLM/agentiques en production
• Expérience de bout en bout sur au moins un projet IA à enjeux : cadrage, POC, industrialisation, run — avec des choix d'architecture assumés
• Expérience confirmée en production sur des LLMs propriétaires et/ou open-source (Claude, GPT, Gemini, Llama, Mistral, etc.)
• Expérience significative en conseil, startup tech ou environnement multi-clients
• Une première expérience d'encadrement ou de mentoring technique est un plus
• Bonus : expérience VLM / outils d'OCR et bonne compréhension des LLMs multimodaux

Compétences clés

• Maîtrise des design patterns agentiques et du RAG, avec une capacité à arbitrer entre plusieurs approches selon le contexte client
• Maîtrise approfondie de Python et d'au moins un outil d'orchestration d'agents (LangChain, LangGraph, OpenAI SDK, Anthropic SDK, Google ADK, etc.)
• Capacité à concevoir et à faire évoluer des pipelines d'évaluation et de monitoring (LangSmith, Langfuse, MLflow, etc.)
• Développement d'interfaces programmatiques : conception d'APIs RESTful et intégration de serveurs MCP (FastAPI, FastMCP)
• Expérience sur au moins un cloud provider (AWS, GCP, Azure), conteneurisation (Docker), CI/CD, IaC…
• Autonomie totale en mission : cadrer un sujet, structurer une recommandation et livrer chez le client sans supervision
• Pédagogie pour expliquer des sujets techniques complexes à des interlocuteurs non-techniques

Soft skills

• Dynamique, bon communicant, pédagogue
• Capacité à fédérer, animer et challenger des équipes pluridisciplinaires
• Orientation résultats et valeur métier
• Véritable appétence pour l'IA et l'innovation

Points bonus

• Giver Mindset : tu aimes jouer collectif et partager tes connaissances
• Contributions à des projets open source dans le domaine de l'IA
• Publications d'articles techniques ou interventions publiques
• Expérience en context engineering ou évaluation de systèmes non-déterministeS