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# Engineer H/F

- **Company:** HARDIS Groupe
- **Location:** Grenoble, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Automation of Tests, Software as a Service, Cloud Computing, Code Review, Information Systems, Continuous Integration, Python (Programming Language), Knowledge Management, Software Engineering, SQL Databases, TypeScript, Large Language Models, Git
- **Published:** September 29, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83888179.html

## About the Role

Expérience et compétencesExpérience solide en développement logiciel et pratique du prototypage d'applications utilisant des LLM, depuis l'exploration d'une idée jusqu'aux tests utilisateurs et, idéalement, à la mise en production.Maîtrise de Python et des pratiques d'ingénierie logicielle : Git, tests automatisés, revues de code, API et intégration continue.Pratique des agents, du recours aux outils, du RAG, de la recherche sémantique et des méthodes d'évaluation des réponses et des tâches.Capacité à travailler avec des données structurées et documentaires ; bonne compréhension de SQL, des environnements cloud et des principes de sécurité applicative.Anglais professionnel permettant de collaborer avec des équipes, partenaires et clients internationaux.Atouts complémentairesUne expérience chez un éditeur SaaS B2B, la connaissance de la Supply Chain ou des logiciels WMS et OMS, ainsi que la pratique de TypeScript, de MCP ou de l'observabilité des
applications IA constituent des atouts.Qualités personnelles et formationCuriosité métier, rigueur expérimentale et goût pour le prototypage. Capacité à construire rapidement une première version testable, à accueillir les retours et à remettre en question ses hypothèses. Aptitude à expliquer ses choix, à collaborer avec des non-spécialistes et à reconnaître les limites d'une solution.Formation supérieure en informatique, ingénierie ou intelligence artificielle, ou expérience équivalente démontrée par des réalisations concrètes. Chez Hardis Group, nous cultivons un environnement où chacun peut être pleinement soi-même : convaincus que la diversité des parcours et des profils est une richesse, nous étudions toutes les candidatures avec attention dans une démarche inclusive et respectueuse de chacun., Une expérience chez un éditeur SaaS B2B, la connaissance de la Supply Chain ou des logiciels WMS et OMS, ainsi que la pratique de TypeScript, de MCP ou de l'observabilité des applications IA constituent des atouts.

Qualités personnelles et formation
Curiosité métier, rigueur expérimentale et goût pour le prototypage. Capacité à construire rapidement une première version testable, à accueillir les retours et à remettre en question ses hypothèses. Aptitude à expliquer ses choix, à collaborer avec des non-spécialistes et à reconnaître les limites d'une solution.

Formation supérieure en informatique, ingénierie ou intelligence artificielle, ou expérience équivalente démontrée par des réalisations concrètes.

Chez Hardis Group, nous cultivons un environnement où chacun peut être pleinement soi-même : convaincus que la diversité des parcours et des profils est une richesse, nous étudions toutes les candidatures avec attention dans une démarche inclusive et respectueuse de chacun.

EUR

Intégration continue
Anglais
Intelligence artificielle
API
SQL
Git
Développement logiciel
Python
Gestion de la chaîne d'approvisionnement
TypeScript

## Description

L'AI Engineer conçoit, prototype, développe et fiabilise des agents et des applications IA répondant à des besoins métiers identifiés. Le prototypage constitue une activité importante du poste : il permet de tester des hypothèses, de comparer des approches et de valider leur intérêt avant d'engager leur industrialisation.
Il est responsable de la qualité technique des composants IA qu'il développe : pertinence des réponses, fiabilité des actions, maintenabilité, performance et maîtrise des coûts. Il s'appuie sur la plateforme AI commune et travaille au quotidien avec les experts métiers et les équipes chargées de l'intégration.

Pratique du prototypage

 - Construire en cycles courts des prototypes fonctionnels permettant de tester les interactions, les réponses et les actions des agents.
 - Faire tester les prototypes par les utilisateurs et experts métiers, recueillir leurs retours et itérer sur la base des résultats observés.
 - Documenter les enseignements, les limites et les conditions de passage en production ; proposer de poursuivre, de réorienter ou d'arrêter une piste.

Responsabilités principales

Explorer et prototyper avec les métiers

 - Comprendre les besoins avec les experts et les utilisateurs, formuler les hypothèses à tester et définir les critères de réussite des expérimentations.
 - Réaliser des prototypes fonctionnels en cycles courts, comparer les approches et conduire des démonstrations et tests utilisateurs pour orienter les itérations.

Développer les agents et leurs outils

 - Développer les instructions, les workflows et les mécanismes d'orchestration des agents en utilisant les services de la plateforme AI.
 - Connecter les agents aux API et aux outils disponibles, notamment via MCP, avec les équipes responsables des accès transactionnels.
 - Définir le contexte utile, les sorties attendues, les actions autorisées et les validations humaines nécessaires.

Exploiter les connaissances et les données

 - Construire les chaînes de préparation, d'indexation et de recherche documentaire nécessaires au RAG, avec les responsables des sources.
 - Améliorer la pertinence des informations retrouvées, la traçabilité des réponses et la gestion des connaissances manquantes ou contradictoires.
 - Appliquer les droits d'accès et les règles de séparation des données entre clients tout au long du traitement.

Évaluer la qualité et maîtriser les risques

 - Créer et maintenir des jeux d'évaluation représentatifs avec les experts métiers et automatiser les tests de non-régression.
 - Mesurer l'exactitude des réponses, la réussite des tâches, la latence et les coûts ; analyser les erreurs et améliorer les composants.
 - Tester les comportements face aux instructions malveillantes, aux données sensibles et aux demandes hors périmètre ; mettre en oeuvre les contrôles appropriés.

Préparer et accompagner la mise en production

 - Livrer un code testé, versionné et documenté, accompagné des évaluations, limites d'usage et éléments de supervision nécessaires.
 - Collaborer avec les R&D produits et HSC IT pour l'intégration, le déploiement et le diagnostic des incidents.
 - Exploiter les retours utilisateurs et les traces d'exécution pour améliorer les agents après leur déploiement.

Contribuer au socle commun

 - Mutualiser les composants et les méthodes utiles à plusieurs agents ou produits.
 - Expérimenter de nouvelles approches et proposer leur adoption sur la base de résultats mesurés.

Interfaces principales

 - AI Program Manager : priorités, engagements, avancement, dépendances et remontée des risques.
 - Experts métiers et équipes Solutions : compréhension des usages, qualité des connaissances et validation fonctionnelle.
 - R&D WMS, OMS et SC Network : outils métier, API et intégration dans les produits.
 - HSC IT : intégration et industrialisation des usages internes ; clients et partenaires pilotes : tests et retours d'expérience.

Suivre les règles et les procédures définies par la Politique de Sécurité des Systèmes d'Information (PSSI) pour assurer la sécurité de l'information, la protection des données, notamment dans le cadre de la certification ISO 27001, Hardis Supply Chain accélère l'intégration de l'intelligence artificielle dans ses solutions WMS, OMS et Supply Chain Network ainsi que dans ses activités internes. Le programme AI s'appuie sur une plateforme commune pour développer des agents spécialisés, rendre les connaissances de l'entreprise plus accessibles et améliorer l'efficacité des opérations et des services.Au sein de l'AI Team, l'AI Engineer explore les possibilités de l'IA par la réalisation de prototypes fonctionnels. Il confronte rapidement ses propositions aux utilisateurs, apprend des essais et fait évoluer les solutions retenues vers la production avec les équipes R&D et IT.MissionL'AI Engineer conçoit, prototype, développe et fiabilise des agents et des applications IA répondant à des besoins métiers identifiés. Le prototypage constitue une activité importante du poste : il permet de tester des hypothèses, de comparer des approches et de valider leur intérêt avant d'engager leur
industrialisation.Il est responsable de la qualité technique des composants IA qu'il développe : pertinence des réponses, fiabilité des actions, maintenabilité, performance et maîtrise des coûts. Il s'appuie sur la plateforme AI commune et travaille au quotidien avec les experts métiers et les équipes chargées de l'intégration.Pratique du prototypageConstruire en cycles courts des prototypes fonctionnels permettant de tester les interactions, les réponses et les actions des agents.Faire tester les prototypes par les utilisateurs et experts métiers, recueillir leurs retours et itérer sur la base des résultats observés.Documenter les enseignements, les limites et les conditions de passage en production ; proposer de poursuivre, de réorienter ou d'arrêter une piste.Responsabilités principalesExplorer et prototyper avec les métiersComprendre les besoins avec les experts et les utilisateurs, formuler les hypothèses à tester et définir les critères de réussite
des expérimentations.Réaliser des prototypes fonctionnels en cycles courts, comparer les approches et conduire des démonstrations et tests utilisateurs pour orienter les itérations.Développer les agents et leurs outilsDévelopper les instructions, les workflows et les mécanismes d'orchestration des agents en utilisant les services de la plateforme AI.Connecter les agents aux API et aux outils disponibles, notamment via MCP, avec les équipes responsables des accès transactionnels.Définir le contexte utile, les sorties attendues, les actions autorisées et les validations humaines nécessaires.Exploiter les connaissances et les donnéesConstruire les chaînes de préparation, d'indexation et de recherche documentaire nécessaires au RAG, avec les responsables des sources.Améliorer la pertinence des informations retrouvées, la traçabilité des réponses et la gestion des connaissances manquantes ou contradictoires.Appliquer les droits d'accès et les règles de séparation des
données entre clients tout au long du traitement.Évaluer la qualité et maîtriser les risquesCréer et maintenir des jeux d'évaluation représentatifs avec les experts métiers et automatiser les tests de non-régression.Mesurer l'exactitude des réponses, la réussite des tâches, la latence et les coûts ; analyser les erreurs et améliorer les composants.Tester les comportements face aux instructions malveillantes, aux données sensibles et aux demandes hors périmètre ; mettre en oeuvre les contrôles appropriés.Préparer et accompagner la mise en productionLivrer un code testé, versionné et documenté, accompagné des évaluations, limites d'usage et éléments de supervision nécessaires.Collaborer avec les R&D produits et HSC IT pour l'intégration, le déploiement et le diagnostic des incidents.Exploiter les retours utilisateurs et les traces d'exécution pour améliorer les agents après leur déploiement.Contribuer au socle communMutualiser les composants et les méthodes
utiles à plusieurs agents ou produits.Expérimenter de nouvelles approches et proposer leur adoption sur la base de résultats mesurés.Interfaces principalesAI Program Manager : priorités, engagements, avancement, dépendances et remontée des risques.Experts métiers et équipes Solutions : compréhension des usages, qualité des connaissances et validation fonctionnelle.R&D WMS, OMS et SC Network : outils métier, API et intégration dans les produits.HSC IT : intégration et industrialisation des usages internes ; clients et partenaires pilotes : tests et retours d'expérience.Suivre les règles et les procédures définies par la Politique de Sécurité des Systèmes d'Information (PSSI) pour assurer la sécurité de l'information, la protection des données, notamment dans le cadre de la certification ISO 27001, * Expérience solide en développement logiciel et pratique du prototypage d'applications utilisant des LLM, depuis l'exploration d'une idée jusqu'aux tests utilisateurs et, idéalement, à la mise en production.

 * Maîtrise de Python et des pratiques d'ingénierie logicielle : Git, tests automatisés, revues de code, API et intégration continue.
 * Pratique des agents, du recours aux outils, du RAG, de la recherche sémantique et des méthodes d'évaluation des réponses et des tâches.
 * Capacité à travailler avec des données structurées et documentaires ; bonne compréhension de SQL, des environnements cloud et des principes de sécurité applicative.
 * Anglais professionnel permettant de collaborer avec des équipes, partenaires et clients internationaux.


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