Senior Software Engineer | Fullstack & Agentic AI | F/H

Nous cherchons un(e) ingénieur(e) senior fullstack avec une vraie expérience de l’IA agentique (langchain, crewai, llamaindex, …).

Pour être clair, nous recherchons non seulement quelqu’un qui a testé des prompts et utilisé des LLMs par API, mais aussi quelqu’un qui a l’expérience des systèmes multi-agents, en prod. Quelqu’un qui a déjà construit des briques concrètes : RAG, tools, mémoire, orchestration, traces, évaluations, garde-fous - et qui comprend comment ces systèmes se comportent en conditions réelles.

Votre rôle

• Faire évoluer LiLa et ses workflows agentiques : contexte, raisonnement, appels d’outils, mémoire, validation

• Améliorer nos pipelines RAG : ingestion, chunking, embeddings, retrieval, reranking, qualité des sources

• Exposer des tools à l’agent de manière fiable : schémas, permissions, validations, erreurs, retries, timeouts

• Mettre en place des mécanismes de mémoire utiles : historique, contexte utilisateur, synthèse, oubli sélectif

• Mettre en place des systèmes d’IA asynchrone : self-learning, structuration, analyse des conversations, …

• Construire les garde-fous : contraintes métier, logs, tests, fallbacks, évaluations de non-régression

• Développer et maintenir nos applications front et back en production

• Contribuer à l’architecture, à la qualité du code, aux tests, à la CI/CD, à la sécurité et à l’observabilité

Stack

• Frontend : React ou équivalent

• Backend : TypeScript, APIs REST

• IA : LangChain / LangGraph ou équivalent

• Agentic AI : RAG, tools, mémoire, orchestration, évaluations

• Infra : Docker, Linux, multi-cloud, Processus

• Échange avec le CTO - ~20 min

• Entretien parcours et cadrage technique - ~45 min

• Entretien technique - ~1 h - et rencontre avec l’équipe

• Visio finale avec le Président

PS : cabinets de recrutement / agences, nous sommes déjà organisés.

• Vous avez au moins 3 ans d’expérience fullstack, avec une vraie aisance en TypeScript

• Vous avez déjà construit ou fortement contribué à un système utilisant de l’IA générative en conditions réelles

• Vous avez déjà mis en œuvre un RAG et comprenez ses limites : chunking, embeddings, retrieval, reranking, métadonnées, évaluation

• Vous avez déjà exposé des tools à un LLM ou à un agent, avec les enjeux de sécurité, validation et gestion d’erreurs associés

• Vous avez une compréhension pratique de la mémoire agentique : quoi stocker, quoi oublier, comment résumer, comment éviter de polluer le contexte

• Vous savez qu’un agent fiable ne se résume pas à un prompt : il faut des traces, des tests, des métriques, des garde-fous et des mécanismes de reprise

• Vous livrez du code propre, testé, lisible et maintenable

Bonus : LangChain / LangGraph, base vectorielle, recherche hybride, LangSmith ou équivalent, AWS ou cloud similaire, sécurité et données sensibles.

Ce qu’on vous propose

• Un vrai sujet produit : rendre l’épargne et l’éducation financière plus compréhensibles

• Un vrai sujet technique : améliorer un agent IA déjà utilisé, utile, observable et fiable

• Une petite équipe, de l’autonomie, des décisions techniques accessibles

• Temps partiel possible : 80 %, 90 % ou 100 %

• Télétravail flexible : 3 jours sur site à Grenoble - lun.-mer. - 2 jours en télétravail - jeu.-ven.

• Rémunération indicative (ajustable selon profil) : 45-50k€ brut pour un 100 % + intéressement au succès de l’entreprise

LiLa, notre agent IA financier, a trouvé son marché. Les partenaires sont là, les cas d’usage réels s’accumulent, et nous voulons maintenant renforcer son socle technique : fiabilité, qualité des réponses, orchestration, observabilité, évaluation.