> Markdown version of [/jobs/ext/1588962-engineer-keyrus-france-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1588962-engineer-keyrus-france-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Engineer - Keyrus France H/F - **Company:** Keyrus - **Location:** Toulouse, France - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Java (Programming Language), Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, BigQuery, Information Systems, Databases, Relational Databases, Python (Programming Language), Machine Learning, Node.Js, Solution Deployment Descriptor, SQL Databases, Systems Architecture, TypeScript, Large Language Models, Snowflake, Generative AI, Low-code, Nintex, Webhooks, Databricks - **Published:** July 9, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81120210.html ## About the Role Le socle Architect of Intelligence : des qualités indispensables, présentes dans les critères ci-dessous : curiosité, créativité, communication, conscience professionnelle, culture, capacité à faire. Expérience et parcours - Une expérience de construction de briques d'IA générative (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) ou agentique en production, pas seulement en prototype ou en atelier, quel que soit votre point de départ : ESN, éditeur, startup, ou client final., Utilisation d'outils d'orchestration low-code/no-code (n8n, Make, Dust). - Maîtrise des fondamentaux Data Engineering : SQL, modélisation, plateformes data (Snowflake, BigQuery, Databricks). - Maîtrise des leviers FinOps IA : cache sémantique, model tiering, prompt optimization. - Rédaction éprouvée de documentation technique (agents, pipelines, architectures d'intégration) destinée à d'autres équipes. - Anglais professionnel courant, à l'écrit comme à l'oral, indispensable quel que soit le niveau d'expérience. Ce qui nous anime Intelligence Collective La collaboration entre expertises, métiers et géographies nous permet de combiner les savoir-faire et d'apporter des réponses plus complètes aux défis de nos clients. Fiabilité Notre capacité à délivrer des projets complexes avec rigueur et exigence constitue l'un des fondements de la relation de confiance que nous construisons avec nos clients. Pragmatisme Nous privilégions l'impact concret et la création de valeur mesurable plutôt que les discours technologiques abstraits. Esprit Entrepreneurial La curiosité, l'énergie et l'autonomie sont au coeur de notre culture. Elles favorisent l'initiative, l'innovation et le développement continu de nos expertises., API SGBD SQL Création d'une base documentaire Pro-activité Créativité Node.js Python Autonomie TypeScript Java ## Description Vous concevez et déployez des systèmes d'IA agentique de bout en bout : du modèle de langage (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) capable de raisonner à l'agent autonome capable d'agir, en environnement de production réel, pas en prototype isolé. - Vous architecturez des agents multi-étapes qui orchestrent outils, mémoire et prise de décision : vous ne branchez pas un modèle sur une API, vous structurez la manière dont l'IA agit dans le système d'information du client. - Vous intégrez ce que vous construisez au sein des architectures du système client, en vous appuyant sur les connecteurs, API et protocoles disponibles (CRM, ERP, MCP, webhooks). - Vous maîtrisez le coût des modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), des tokens et de l'inférence (FinOps IA), pour que la valeur créée tienne à l'échelle, pas seulement en démonstration. - Vous documentez chaque agent que vous construisez (périmètre, capacités, limites, KPIs), pour qu'il reste exploitable au-delà de votre présence sur la mission. - Vous itérez à partir des retours d'usage réels (pilotes, métriques), plutôt que de considérer un agent comme terminé dès son premier déploiement. - Vous accompagnez la montée en compétences des équipes internes sur ces sujets, en posture de champion du changement., Une pratique de l'intégration système (API, CRM, ERP, webhooks, connecteurs) dans des environnements de production réels. - Une trajectoire technique orientée vers l'autonomie croissante sur le déploiement de solutions IA, avec l'ambition d'évoluer aux côtés du et du . Posture et savoir-être - Une rigueur d'ingénierie qui dépasse la validation en démonstration : vous pensez production, coût et maintenabilité dès la conception. - Une curiosité pour le résultat métier produit par ce que vous construisez, pas seulement pour la technique elle-même. - Une capacité à produire, documenter et transmettre ce que vous construisez, pour qu'un agent survive à votre départ de la mission. - Une posture d'enablement : vous aimez faire monter les autres en compétence, pas seulement livrer seul. Compétences techniques indispensables - Maîtrise d'un langage de prédilection pour l'IA : Python en priorité, Java ou Node.js/TypeScript en alternative selon l'écosystème du client. - Conception d'architectures d'agents multi-étapes (prompts, tools, mémoire, guardrails). - Utilisation de frameworks d'orchestration d'agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI). - Mise en oeuvre de RAG et d'évaluation de LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.). - Utilisation de bases de données vectorielles (Pinecone, Milvus, Chroma, pgvector). - Maîtrise pratique des APIs et SDKs des principaux fournisseurs de modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), avec function calling / tool use. - Mise en place de frameworks d'évaluation et de test de sorties LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) : evals, guardrails. - Intégration système au sein d'architectures client (CRM, ERP, MCP, webhooks, connecteurs)., L'AI Engineer construit, orchestre et déploie l'intelligence artificielle en production : briques d'IA générative (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), modèles de machine learning, agents multi-étapes intégrés aux systèmes du client. C'est la colonne technique du dispositif Keyrus AI, garant que ce qui est déployé fonctionne, tient à l'échelle et reste maîtrisé en coût : chaque brique construite porte sa propre responsabilité FinOps, du prototype à la production. - Vous concevez et déployez des systèmes d'IA agentique de bout en bout : du modèle de langage (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) capable de raisonner à l'agent autonome capable d'agir, en environnement de production réel, pas en prototype isolé. - Vous architecturez des agents multi-étapes qui orchestrent outils, mémoire et prise de décision : vous ne branchez pas un modèle sur une API, vous structurez la manière dont l'IA agit dans le système d'information du client. - Vous intégrez ce que vous construisez au sein des architectures du système client, en vous appuyant sur les connecteurs, API et protocoles disponibles (CRM, ERP, MCP, webhooks). - Vous maîtrisez le coût des modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), des tokens et de l'inférence (FinOps IA), pour que la valeur créée tienne à l'échelle, pas seulement en démonstration. - Vous documentez chaque agent que vous construisez (périmètre, capacités, limites, KPIs), pour qu'il reste exploitable au-delà de votre présence sur la mission. - Vous itérez à partir des retours d'usage réels (pilotes, métriques), plutôt que de considérer un agent comme terminé dès son premier déploiement. - Vous accompagnez la montée en compétences des équipes internes sur ces sujets, en posture de champion du changement. - Une expérience de construction de briques d'IA générative (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) ou agentique en production, pas seulement en prototype ou en atelier, quel que soit votre point de départ : ESN, éditeur, startup, ou client final. - Une pratique de l'intégration système (API, CRM, ERP, webhooks, connecteurs) dans des environnements de production réels. - Une trajectoire technique orientée vers l'autonomie croissante sur le déploiement de solutions IA, avec l'ambition d'évoluer aux côtés du et du . - Une rigueur d'ingénierie qui dépasse la validation en démonstration : vous pensez production, coût et maintenabilité dès la conception. - Une curiosité pour le résultat métier produit par ce que vous construisez, pas seulement pour la technique elle-même. - Une capacité à produire, documenter et transmettre ce que vous construisez, pour qu'un agent survive à votre départ de la mission. - Une posture d'enablement : vous aimez faire monter les autres en compétence, pas seulement livrer seul. - Maîtrise d'un langage de prédilection pour l'IA : Python en priorité, Java ou Node.js/TypeScript en alternative selon l'écosystème du client. - Conception d'architectures d'agents multi-étapes (prompts, tools, mémoire, guardrails). - Utilisation de frameworks d'orchestration d'agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI). - Mise en oeuvre de RAG et d'évaluation de LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.). - Utilisation de bases de données vectorielles (Pinecone, Milvus, Chroma, pgvector). - Maîtrise pratique des APIs et SDKs des principaux fournisseurs de modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), avec function calling / tool use. - Mise en place de frameworks d'évaluation et de test de sorties LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) : evals, guardrails. - Intégration système au sein d'architectures client (CRM, ERP, MCP, webhooks, connecteurs). - Utilisation d'outils d'orchestration low-code/no-code (n8n, Make, Dust). - Maîtrise des fondamentaux Data Engineering : SQL, modélisation, plateformes data (Snowflake, BigQuery, Databricks). - Maîtrise des leviers FinOps IA : cache sémantique, model tiering, prompt optimization. - Rédaction éprouvée de documentation technique (agents, pipelines, architectures d'intégration) destinée à d'autres équipes. - Anglais professionnel courant, à l'écrit comme à l'oral, indispensable quel que soit le niveau d'expérience. La collaboration entre expertises, métiers et géographies nous permet de combiner les savoir-faire et d'apporter des réponses plus complètes aux défis de nos clients. Notre capacité à délivrer des projets complexes avec rigueur et exigence constitue l'un des fondements de la relation de confiance que nous construisons avec nos clients. Nous privilégions l'impact concret et la création de valeur mesurable plutôt que les discours technologiques abstraits. La curiosité, l'énergie et l'autonomie sont au coeur de notre culture. Elles favorisent l'initiative, l'innovation et le développement continu de nos expertises. ## Related Videos - [Beyond Webhooks: The Future of Scalable API Event Delivery](https://www.wearedevelopers.com/videos/100312-beyond-webhooks-the-future-of-scalable-api-event-delivery) - [Stop using Node.js like in 2020! 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