Ingénieur LLM Senior — RAG, agents IA et évaluation

Un grand groupe industriel international met en place une organisation dédiée à l’intelligence artificielle afin d’apporter des capacités d’ingénierie IA structurées à ses équipes de développement logiciel. Cette organisation comprend une équipe Platform, responsable des infrastructures partagées, et une équipe Enablement, qui accompagne les équipes d’ingénierie et produit dans la livraison de cas d’usage IA avant de leur transférer les compétences nécessaires pour travailler en autonomie. Au sein de l’équipe Enablement, vous interviendrez sur des cas d’usage réels aux côtés des équipes de livraison. Vous concevrez les modèles, harnais de test et composants réutilisables qui soutiennent l’intégration de l’IA dans l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel. Vos responsabilités comprendront : • La conception et la mise en œuvre de pipelines RAG, incluant les stratégies de récupération, la segmentation des contenus, le reclassement des résultats et la recherche hybride. • La contribution aux choix concernant le stockage des données et la couche vectorielle. • La conception d’architectures agentiques intégrant l’utilisation d’outils, des flux en plusieurs étapes, la gestion des fenêtres de contexte et des mécanismes avec intervention humaine. • La création de harnais d’évaluation en coordination avec l’ingénieur LLMOps. • La conception de prompts structurés, d’approches few-shot et de modèles de raisonnement adaptés aux cas d’usage. • Le développement de composants TypeScript réutilisables destinés à alimenter un SDK IA interne. • Le lancement et la construction de cas d’usage avec les ingénieurs FDE et les équipes de livraison. • La création d’artefacts, de modèles et de composants partagés permettant aux équipes internes de développer ensuite leurs propres solutions IA. L’environnement technique de référence comprend TypeScript, Node.js, le SDK Vercel AI, AWS Bedrock, Claude, l’API Anthropic et Claude Enterprise. Le succès de la mission reposera sur la livraison en production de 4 à 6 cas d’usage, accompagnés de références de qualité documentées, ainsi que sur la codification de modèles réutilisables et leur adoption autonome par les équipes d’ingénierie et produit