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# Engineer H/F

- **Company:** Diametral
- **Location:** Inconnu, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** LangGraph Framework, Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Open Source Technology, OpenAI, Software Engineering, Enterprise Search, Qdrant, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Llamaindex, Generative AI, Fastapi, Pgvector, Kubernetes, Data Management, Docker
- **Published:** November 3, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/85071844.html

## About the Role

Profil recherchéDiplôme d'école d'ingénieur ou master en informatique, data ou IAAu moins 3 ans d'expérience en développement logiciel, ML Engineering ou data science, dont une expérience concrète de projets LLMUne excellente maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement (tests, revues, CI/CD)Au moins une application GenAI amenée jusqu'aux utilisateursAnglais courant en contexte client, et la langue de ton bureau de rattachementUne expérience d'agents en production et de leur évaluation (atout)Une sensibilité à la sécurité des systèmes d'IA (atout)Des contributions open source, des articles ou des talks (atout)Capacité à livrer pour des utilisateurs, pas pour une démoLucidité sur les limites des modèles et créativité pour les contournerApprentissage rapide et transmission volontiersObsession de l'impact business et compréhension rapide du métier des clientsUn sens aigu du service et de l'expérience clientUne communication de haut niveau, à
l'écrit comme à l'oralMaîtrise avancée des outils d'IA et d'automatisation avec démonstration concrèteAmbition et rigueur au service d'une équipe collective, 1. Diplôme d'école d'ingénieur ou master en informatique, data ou IA

 2. Au moins 3 ans d'expérience en développement logiciel, ML Engineering ou data science, dont une expérience concrète de projets LLM
 3. Une excellente maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement (tests, revues, CI/CD)
 4. Au moins une application GenAI amenée jusqu'aux utilisateurs
 5. Anglais courant en contexte client, et la langue de ton bureau de rattachement
 6. Une expérience d'agents en production et de leur évaluation (atout)
 7. Une sensibilité à la sécurité des systèmes d'IA (atout)
 8. Des contributions open source, des articles ou des talks (atout)
 9. Capacité à livrer pour des utilisateurs, pas pour une démo
 10. Lucidité sur les limites des modèles et créativité pour les contourner
 11. Apprentissage rapide et transmission volontiers
 12. Obsession de l'impact business et compréhension rapide du métier des clients
 13. Un sens aigu du service et de l'expérience client
 14. Une communication de haut niveau, à l'écrit comme à l'oral
 15. Maîtrise avancée des outils d'IA et d'automatisation avec démonstration concrète
 16. Ambition et rigueur au service d'une équipe collective

EUR

Anglais
Intelligence artificielle
API
Routage
Suivi de production
Développement logiciel
Créativité
Kubernetes
Python
Docker

## Description

Intervenir chez les clients pour concevoir ou débloquer une application d'IA générative ou un agent (Diametral Expertise).

 - Contribuer à la refonte AI-native de leur operating system, du Design au Run, en intégrant LLM et agents à leurs processus critiques (Diametral Process).
 - Concevoir et animer des formats différenciants et immersifs qui démystifient l'IA générative et les agents, démonstrations à l'appui (Diametral Immersion).
 - Construire des assistants et des agents métier : RAG sur bases documentaires, agents outillés et multi-agents, automatisation de processus de bout en bout.
 - Développer des architectures GenAI robustes : chunking, embeddings, bases vectorielles, recherche hybride, orchestration d'outils, protocole MCP.
 - Mettre en place des dispositifs d'évaluation et de qualité : jeux de tests, LLM-as-a-judge, détection des hallucinations, suivi en production.
 - Assurer la sécurité et la conformité : guardrails, gestion des données sensibles, prompt injection, exigences de l'AI Act.
 - Maîtriser les coûts et les performances : choix des modèles, routage, cache, FinOps des tokens.
 - Développer les API et services qui intègrent l'IA dans les outils du quotidien (FastAPI, conteneurs, cloud).

Outils & Environnement

 - Python
 - LLM du marché et open source
 - Azure OpenAI, Bedrock ou Vertex AI
 - LangChain, LangGraph, LlamaIndex
 - Bases vectorielles (pgvector, Azure AI Search, Qdrant)
 - FastAPI, Docker, Kubernetes
 - Outils d'évaluation et d'observabilité LLM

Conditions de travail

 - Intégration au sein de la communauté des accélérateurs GenAI réutilisables d'un client à l'autre.
 - Participation à la veille technologique hebdomadaire de l'équipe sur un domaine en constante évolution.
 - Processus de recrutement :
 - Entretien avec l'équipe Talent Acquisition et/ou un Business Manager
 - Entretien technique avec un expert de l'engine
 - Entretien avec le Managing Director ou l'Engine Director