Lead Technique – Ingénierie Applications IA

DeloitteTunis, Tunis, TunisiaPubliée le

  • CDI
  • Senior (5+ ans)
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Compétences demandées

  • IA
  • Ingénierie logicielle
  • Application IA
  • Lead technique

Description de l'offre d'emploi

Deloitte recrute : Lead Technique – Ingénierie Applications IA, à Tunis (CDI).

Quel sera votre rôle dans la #TeamDeloitte ? Deloitte est présente sur l’ensemble du continent africain notamment en Afrique francophone : en Afrique du Nord, en Afrique de l’Ouest et en Afrique centrale et dispose de 9 bureaux avec une capacité d'intervention sur 19 pays Deloitte mobilise plus de 1 400 collaborateurs dans les activités de Consulting, d’Audit Assurance, de conseil Juridique et Fiscal, de Risk Advisory, de Financial Advisory et de Business Outsourcing. Quel sera votre rôle dans la #TeamDeloitte ? En tant que Lead Technique vous serez le référent technique sur les couches application et AI d’une plateforme innovante dédiée à la conversion automatisée de code. Votre rôle sera de transformer les besoins métier, les règles de programmation et les connaissances techniques en une application fiable, scalable et industrialisable, capable de produire des résultats précis et reproductibles. Vous interviendrez à la fois sur l’architecture, le développement Python, l’ingénierie des AI agents, le testing, la qualité, la performance et le troubleshooting en production. Vos responsabilités Et si c’était vous ? - Product & Application Engineering - Concevoir et développer les évolutions produit, de la discovery jusqu’à la mise en production - Contribuer directement au développement Python des algorithmes, services, outils, intégrations et mécanismes de validation. - Piloter les design reviews et effectuer les arbitrages techniques en privilégiant la simplicité, la robustesse et la maintenabilité. - AI Agents Engineering - Concevoir et faire évoluer les agent instructions, tool-calling patterns, routing logic, OpenAPI schemas et structured outputs. - Exploiter les retours de production et les failure patterns pour améliorer continuellement les prompts, tools, RAG et comportements applicatifs. - Optimiser l’utilisation des LLMs et tokens, avec des mécanismes de monitoring, de limitation et de graceful fallback. - Qualité & Fiabilité - Définir et fai

Annonce repérée sur LinkedIn et réunie par Alzotech. Valable jusqu'au 8 novembre 2026 au plus tard.

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