AI Engineer - LLM, RAG et agents

Modders Consulting; Singapore; Hybrid; SGD 87,000 - 124,000; Full time

Job summary

Modders Consulting, basé à Paris, recherche un ingénieur IA pour travailler sur des plateformes IA et des assistants basés sur des modèles de langage, avec mise en production et industrialisation.

Vous concevrez des pipelines, intégrerez des agents et développerez des API métiers; environnement Python, LangChain et Kubernetes seront au cœur du quotidien.

Le poste nécessite au moins 1 an d'expérience et offre un CDI avec des projets concrets et une équipe technique orientée production.

Qualifications

• Expérience en AI engineering sur des sujets de modèles de langage et de génération augmentée par la recherche.
• Bonne maîtrise de Python et d'un framework d'orchestration de type LangChain.
• Capacité à construire un pipeline complet et à l'intégrer proprement dans un système existant.
• Compréhension des enjeux de qualité des réponses, de structuration de la donnée et de performance.
• Une sensibilité MLOps ou LLMOps et une expérience des bases vectorielles sont appréciées.

Responsibilities

• Conception et développement d'assistants IA spécialisés, avec orchestration de workflows et d'agents à plusieurs étapes.
• Conception de pipelines de génération augmentée par la recherche : ingestion de documents, découpage, plongements vectoriels, classement et récupération.
• Amélioration continue de la qualité des réponses et évaluation outillée des modèles.
• Développement d'API exposant les assistants aux applications métier.
• Suivi des usages, maîtrise des performances et des coûts d'inférence.

Skills

AI engineering

Python

LangChain

Data pipelines

LLMOps

Tools

Python

LangChain

LangGraph

RAG

FastAPI

PostgreSQL / pgvector

Docker

Kubernetes

Azure AI

CI/CD

Job description

Plateformes IA et assistants basés sur des modèles de langage, conçus pour la production : pipelines RAG, orchestration d'agents, API métier. Pas de démonstrateur.

• Paris / Île-de-France
• CDI
• 1 an d'expérience minimum
• IA et plateformes de données

Des systèmes IA réellement utilisés

Nous intervenons sur des projets de plateformes IA et d'assistants basés sur des modèles de langage, dans une logique d'industrialisation et de mise en production. Les sujets sont concrets : ingestion documentaire, agents, exposition d'API métier.

La qualité d'un système IA vient de la donnée, du pipeline et de l'architecture, pas du prompt seul. C'est ce qui structure la façon dont nous abordons ces projets.

Construire des pipelines et des agents qui tiennent en production

• Conception et développement d'assistants IA spécialisés, avec orchestration de workflows et d'agents à plusieurs étapes.
• Conception de pipelines de génération augmentée par la recherche : ingestion de documents, découpage, plongements vectoriels, classement et récupération.
• Amélioration continue de la qualité des réponses et évaluation outillée des modèles.
• Développement d'API exposant les assistants aux applications métier.
• Suivi des usages, maîtrise des performances et des coûts d'inférence.

Environnement technique

• Python
• LangChain
• LangGraph
• RAG
• FastAPI
• PostgreSQL / pgvector
• Docker
• Kubernetes
• Azure AI
• CI/CD

Profil recherché

• Expérience en AI engineering, sur des sujets de modèles de langage et de génération augmentée par la recherche.
• Bonne maîtrise de Python et d'un framework d'orchestration de type LangChain.
• Capacité à construire un pipeline complet et à l'intégrer proprement dans un système existant.
• Compréhension des enjeux de qualité des réponses, de structuration de la donnée et de performance.
• Une sensibilité MLOps ou LLMOps et une expérience des bases vectorielles sont appréciées.

Ce poste ne correspond pas à un profil exclusivement orienté prompt ou démonstration.

Pourquoi ce poste est intéressant

• Les projets sont industrialisés et destinés à être utilisés, pas présentés.
• La composante technique est forte : architecture, pipeline, intégration.
• Le sujet est encore en construction : vos choix structurent la plateforme.
• Le contexte technique vous est présenté en entier avant tout entretien avec le client.