> Markdown version of [/jobs/ext/2726048-ingenieur-ia-ingenieur-en-intelligence-artificielle-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2726048-ingenieur-ia-ingenieur-en-intelligence-artificielle-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). --- # Ingénieur IA Ingénieur en Intelligence Artificielle H/F - **Company:** Hymaïa - **Location:** Paris, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Continuous Integration, Software Design Patterns, Python (Programming Language), Machine Learning, Open Source Technology, Software Engineering, Management of Software Versions, Data Server Interface, Google Cloud, Large Language Models, Fastapi, Containerization, Machine Learning Operations, Restful APIs, GPT, Docker - **Published:** September 5, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83049944.html ## About the Role Expérience6+ 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 productionExpérience de bout en bout sur au moins un projet IA à enjeux : cadrage, POC, industrialisation, run - avec des choix d'architecture assumésExpérience 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-clientsUne première expérience d'encadrement ou de mentoring technique est un plusBonus : expérience VLM / outils d'OCR et bonne compréhension des LLMs multimodauxCompétences clésMaîtrise des design patterns agentiques et du RAG, avec une capacité à arbitrer entre plusieurs approches selon le contexte clientMaîtrise 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 supervisionPédagogie pour expliquer des sujets techniques complexes à des interlocuteurs non-techniquesSoft skillsDynamique, bon communicant, pédagogueCapacité à fédérer, animer et challenger des équipes pluridisciplinairesOrientation résultats et valeur métierVéritable appétence pour l'IA et l'innovationPoints bonusGiver Mindset : tu aimes jouer collectif et partager tes connaissancesContributions à des projets open source dans le domaine de l'IAPublications d'articles techniques ou interventions publiquesExpérience en context engineering ou évaluation de systèmes non-déterministeS ## Description Si tu souhaites être au coeur de l'écosystème Data & IA français, tu es au bon endroit. Hymaïa, c'est avant tout une volonté d'être un Hub de partage et de savoir, avec un fort ancrage communautaire. Tu auras donc l'opportunité d'avoir un impact fort à travers nos conférences comme la Forward Data Conference et l'AI Product Day ou encore en devenant un formateur.ice via nos formations techniques, IA et produit certifiées. 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 & ArchitectureConcevoir 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 & QualitéDéfinir 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'échelleAnalyser et transformer les données d'entrée pour maximiser la qualité et la robustesse des systèmesStructurer une stratégie d'évaluation pour des systèmes non-déterministes, et la documenter pour un client ou une équipeConseil & PartageCadrer 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/MLEncadrer et challenger des profils juniors/confirmés sur les sujets techniquesContribuer à des projets internes et/ou open sourcePartager ton expertise via des articles, conférences ou formations, * 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 ## Related Videos - [Hiring AI Native Talents](https://www.wearedevelopers.com/videos/100268-hiring-ai-native-talents) - [Intro to FastAPI](https://www.wearedevelopers.com/videos/462-intro-to-fastapi) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [ Evaluating AI models for code comprehension](https://www.wearedevelopers.com/videos/1462-evaluating-ai-models-for-code-comprehension) - [Prompt Engineering Your Career: AI Agents for Tech Interview Prep](https://www.wearedevelopers.com/videos/100227-prompt-engineering-your-career-ai-agents-for-tech-interview-prep) - [Building and Deploying Multi-Agent Systems with ADK and Vertex AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/1918-building-and-deploying-multi-agent-systems-with-adk-and-vertex-ai) ## Related Articles - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [What Are Large Language Models?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/304-what-are-large-language-models) - [Navigating the AI Shift](https://www.wearedevelopers.com/magazine/629-navigating-the-ai-shift) - [Coffee with Developers - Maria Apazoglou - Making AI understandable for all in production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/475-coffee-with-developers-maria-apazoglou-making-ai-understandable-for-all-in-production) - [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development) - [From Prototype to Production: Build AI Agents with This Free 4-Course Learning Path](https://www.wearedevelopers.com/magazine/655-from-prototype-to-production-build-ai-agents-with-this-free-4-course-learning-path)