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# AI Engineer - LLM, Agents Autonomes & RAG - F/H

- **Company:** Ingéniance
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Python (Programming Language), Software Engineering, Large Language Models, Backend, Kubernetes, Low Latency, Machine Learning Operations
- **Published:** September 4, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=b7a1b9e0582c6f2c

## About the Role

Formation BAC+5 en informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe. Minimum 8 ans d'expérience en ingénierie logicielle, dont une expertise confirmée en Python (niveau expert). Maîtrise des frameworks d'orchestration d'agents (LangGraph, CrewAI, Google ADK), de FastMCP, de la construction de pipelines RAG et du prompt engineering avancé. Solide culture MLOps : déploiement sur Kubernetes, observabilité, mise en production de modèles LLM. Connaissance des techniques d'évaluation agentique et de génération de données synthétiques appréciée. Anglais professionnel indispensable (fiche et environnement de travail en anglais). Autonomie, rigueur et goøt prononcé pour l'innovation dans des environnements à fort enjeu.

## Description

* Concevoir et implémenter des architectures multi-agents avancées via LangGraph, Google ADK et CrewAI pour résoudre des tâches de raisonnement financier multi-étapes.
 * Développer et standardiser les interfaces outillées des agents (tool-calling, interaction données) en s'appuyant sur FastMCP (Model Context Protocol) et Arize AX.
 * Architecturer des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) et mettre en œuvre des stratégies avancées de prompt chaining, gestion d'état et mémoire long-terme.
 * Construire des frameworks d'évaluation agentique (Agentic Evals) mesurant la cohérence du raisonnement, la précision du recours aux outils et la fiabilité des décisions.
 * Collaborer avec les équipes backend pour le déploiement des workflows agentiques sur Kubernetes en garantissant faible latence et haute disponibilité (MLOps).
 * Concevoir des environnements de simulation et des pipelines de données synthétiques pour le stress-testing et la validation avant mise en production.
 * Assurer une veille active et prototyper les techniques émergentes en matière d'agents autonomes, de débat multi-agents et de boucles de raisonnement auto-correctrices.


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