Engineer H/F

Sod Partners
Paris, France
3 days ago
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Role details

Contract type
Contract
Employment type
Part-time (≤ 32 hours)
Experience level
Expert
Working hours
Regular working hours
Languages
English, French

Tech stack

Java (Programming Language) Application Programming Interfaces (APIs) Artificial Intelligence Linux Spring Framework Python (Programming Language) PostgreSQL Open Source Technology RabbitMQ Redis Software Engineering WebKit
+9 more
Large Language Models Prompt Engineering Spring-boot Generative AI Gitlab Git Kubernetes Apache Kafka Jenkins

Job description

Dans le cadre de l’accélération de sa roadmap IA, notre client souhaite renforcer son équipe Engineering avec un AI Engineer Senior spécialisé en IA générative.

L’objectif est de rejoindre une équipe déjà constituée afin de concevoir, industrialiser et mettre en production de nouvelles fonctionnalités reposant sur des LLM., Vous interviendrez notamment sur les sujets suivants :

  • Concevoir et développer des fonctionnalités applicatives reposant sur des LLM.
  • Construire des pipelines LLM et RAG.
  • Travailler sur la gestion du contexte, le chunking, le prompting et le chaînage d’appels.
  • Intégrer différents modèles et API.
  • Industrialiser des fonctionnalités GenAI pour leur passage en production.
  • Concevoir des architectures robustes et capables de fonctionner à l’échelle.
  • Mettre en place des garde-fous autour des modèles.
  • Travailler sur les problématiques de performance, latence, coût et qualité.
  • Participer aux choix d’architecture et être force de proposition auprès de l’équipe.

Évaluation et observabilité des LLM

Il s’agit d’un élément central de la mission.

Vous devrez notamment être capable de :

  • construire une pipeline d’évaluation autour des LLM ;
  • constituer des jeux d’évaluation et benchmarks reproductibles ;
  • définir des métriques pertinentes ;
  • mesurer et comparer la qualité de différentes configurations ;
  • identifier les régressions et dérives ;
  • mettre en place l’observabilité des systèmes GenAI ;
  • suivre la qualité des fonctionnalités dans le temps.

Une expérience concrète sur ces problématiques est fortement attendue.

Environnement technique, Vous avez déjà personnellement participé à la construction et à la mise en production d’un produit ou d’une fonctionnalité reposant sur des LLM, avec de vrais utilisateurs et des problématiques concrètes de production.

Une expérience uniquement basée sur des POC, des projets personnels ou de l’expérimentation LLM ne sera pas suffisante.

Vous êtes capable de prendre du recul sur l’architecture d’un système et d’expliquer les choix et compromis réalisés.

Requirements

Nous recherchons avant tout un profil builder, disposant d’une véritable expérience de systèmes GenAI en production et capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne, de la conception à l’évaluation et à l’observabilité., Python, Java, Spring Boot, API LLM, Kubernetes, PostgreSQL, Kafka, RabbitMQ, Redis, GitLab, Jenkins, Linux.

La maîtrise de l’ensemble de la stack n’est pas indispensable.

Les profils principalement Python sont tout à fait envisageables. L’expérience de construction de systèmes GenAI en production sera davantage valorisée que la maîtrise d’un langage particulier., Profil recherchéProfil recherchéNous recherchons un profil Senior AI Engineer / Generative AI Engineer disposant d’une solide culture Software Engineering.Vous avez déjà personnellement participé à la construction et à la mise en production d’un produit ou d’une fonctionnalité reposant sur des LLM, avec de vrais utilisateurs et des problématiques concrètes de production.Une expérience uniquement basée sur des POC, des projets personnels ou de l’expérimentation LLM ne sera pas suffisante.Vous êtes capable de prendre du recul sur l’architecture d’un système et d’expliquer les choix et compromis réalisés.Compétences recherchéesIndispensables :Expérience significative avec les LLM.Mise en production de fonctionnalités GenAI.Pipelines LLM / RAG.Évaluation des LLM.Benchmarks et métriques de qualité.Observabilité des systèmes IA.Solide culture Software Engineering.Architecture / System Design.Python et/ou Java.Capacité à raisonner sur le passage à l’échelle.Appréciées :Agents et workflows LLM.Prompt engineering avancé.Gestion du contexte long.Modèles open source / self-hosted.Kubernetes.Java / Spring Boot.Environnements présentant de fortes contraintes de sécurité ou de confidentialité.Savoir-êtreNous recherchons un profil avec un véritable esprit builder :autonome ;force de proposition ;pragmatique ;orienté delivery ;capable de challenger des choix techniques ;à l’aise dans une équipe produit/engineering ;capable d’avancer sur des problématiques complexes avec relativement peu de cadrage.Processus d’entretienLe processus prévoit notamment un System Design Interview d’environ 1h15 autour d’une problématique d’AI Engineering.Le candidat devra proposer une architecture et expliquer son raisonnement, ses choix techniques et les différents compromis envisagés.L’exercice permettra notamment d’évaluer sa capacité à raisonner sur :l’architecture d’un système GenAI ;l’intégration des LLM ;l’évaluation et l’observabilité ;le passage à l’échelle ;la sécurité ;les arbitrages entre qualité, latence et coût.Le niveau attendu est Senior : nous recherchons quelqu’un capable d’expliquer non seulement ce qu’il a construit, mais surtout pourquoi il l’a construit ainsi et comment il en garantit la qualité en production.

Mais aussi…

Taux journalier :600.css-11k7fwb{display:inline-block;white-space:nowrap;vertical-align:middle;-webkit-padding-start:var(–chakra-space-1-5);padding-inline-start:var(–chakra-space-1-5);-webkit-padding-end:var(–chakra-space-1-5);padding-inline-end:var(–chakra-space-1-5);text-transform:none;font-size:var(–chakra-fontSizes-xs);border-radius:var(–chakra-radii-md);font-weight:var(–chakra-fontWeights-semibold);background:var(–chakra-colors-success-200);color:var(–chakra-colors-success-700);box-shadow:var(–badge-shadow);padding:4px 6px;–badge-bg:var(–chakra-colors-success-100);–badge-color:colors.success.800;}.chakra-ui-dark .css-11k7fwb:not([data-theme]),[data-theme=dark] .css-11k7fwb:not([data-theme]),.css-11k7fwb[data-theme=dark]{–badge-bg:rgba(226, 243, 232, 0.16);–badge-color:var(–chakra-colors-success-200);}Cette offre est à 0% de commission .css-74lrwu{width:1em;height:1em;line-height:1em;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;color:currentColor;font-size:16px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transition:.1s ease-in-out color;transition:.1s ease-in-out color;}.css-74lrwu *{-webkit-transition:.1s ease-in-out fill;transition:.1s ease-in-out fill;fill:var(–chakra-colors-rythm-600);}, Nous recherchons un profil Senior AI Engineer / Generative AI Engineer disposant d’une solide culture Software Engineering., * Expérience significative avec les LLM.

  • Mise en production de fonctionnalités GenAI.
  • Pipelines LLM / RAG.
  • Évaluation des LLM.
  • Benchmarks et métriques de qualité.
  • Observabilité des systèmes IA.
  • Solide culture Software Engineering.
  • Architecture / System Design.
  • Python et/ou Java.
  • Capacité à raisonner sur le passage à l’échelle.

Appréciées :

  • Agents et workflows LLM.
  • Prompt engineering avancé.
  • Gestion du contexte long.
  • Modèles open source / self-hosted.
  • Kubernetes.
  • Java / Spring Boot.
  • Environnements présentant de fortes contraintes de sécurité ou de confidentialité.

Savoir-être

Nous recherchons un profil avec un véritable esprit builder :

  • autonome ;
  • force de proposition ;
  • pragmatique ;
  • orienté delivery ;
  • capable de challenger des choix techniques ;
  • à l’aise dans une équipe produit/engineering ;
  • capable d’avancer sur des problématiques complexes avec relativement peu de cadrage.

Processus d’entretien

Le processus prévoit notamment un System Design Interview d’environ 1h15 autour d’une problématique d’AI Engineering.

Le candidat devra proposer une architecture et expliquer son raisonnement, ses choix techniques et les différents compromis envisagés.

L’exercice permettra notamment d’évaluer sa capacité à raisonner sur :

  • l’architecture d’un système GenAI ;
  • l’intégration des LLM ;
  • l’évaluation et l’observabilité ;
  • le passage à l’échelle ;
  • la sécurité ;
  • les arbitrages entre qualité, latence et coût.

Le niveau attendu est Senior : nous recherchons quelqu’un capable d’expliquer non seulement ce qu’il a construit, mais surtout pourquoi il l’a construit ainsi et comment il en garantit la qualité en production.

EUR

Français Anglais technique Force de proposition Intelligence artificielle API Linux Git Jenkins Kubernetes Python KAFKA Architecture de système PostgreSQL Spring Boot Java

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