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• Casablanca

• Publié il y a 11 heures

RED TIC recrute pour l’un de ses partenaires un profil INGENIEUR IA GENERATIVE & AGENTS IA.

Mission

Dans le cadre du développement de solutions d’Intelligence Artificielle Générative, nous recherchons un(e) Ingénieur IA Générative & Agents IA capable de concevoir, développer et industrialiser des assistants intelligents et des architectures multi-agents intégrées aux systèmes d’entreprise.

Le poste couvre l’ensemble du cycle de vie des solutions IA : conception d’assistants conversationnels, mise en place d’architectures RAG avancées, orchestration d’agents autonomes, intégration SI, optimisation des modèles et industrialisation des pipelines IA.

Responsabilités principales

• Conception et développement d’assistants IA

Concevoir des assistants conversationnels avancés : chatbots, copilots, knowledge assistants.

Développer des prompts complexes, prompt chains et comportements multi-tours.

Implémenter des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) permettant la recherche contextuelle dans des bases documentaires, connaissances métier et données internes.

Intégrer des capacités de reasoning, planification et exécution de tâches via des agents autonomes.

Participer à la conception d’expériences conversationnelles robustes et sécurisées.

• Mise en place et orchestration d’agents IA

Développer des agents spécialisés : search agent, planning agent, action agent, orchestrator agent.

Orchestrer Plusieurs Agents Via Des Frameworks Modernes

• LangGraph

• CrewAI

• AutoGen

• Semantic Kernel

• MCP (Model Context Protocol)

Définir Les Stratégies De Coordination

• délégation,

• réflexion,

• boucles de vérification,

• validation des réponses.

• Assurer la gestion des workflows, state machines et de la persistance du contexte conversationnel.

• Intégration dans les systèmes d’entreprise

Concevoir et développer les API nécessaires aux services IA (REST, GraphQL, gRPC).

Intégrer Les Assistants Et Agents IA Avec

• ERP,

• CRM,

• outils Data & IA,

• services cloud.

Connecter les solutions IA aux bases vectorielles et datastores :

• Pinecone,

• Qdrant,

• ChromaDB,

• Redis Vector Search.

Participer à L’industrialisation Des Pipelines MLOps

• Azure ML,

• SageMaker,

• Databricks.

• Développement autour du RAG et du Knowledge Assistant

Développer Des Pipelines D’ingestion Documentaire

• PDF,

• sites web,

• bases documentaires,

• données métiers.

Mettre En Œuvre

• chunking intelligent,

• génération d’embeddings,

• indexation vectorielle,

• modèles de re-ranking.

Concevoir Des Assistants “enterprise-grade”

• assistants Q&A métier,

• assistants décisionnels,

• copilotes internes.

• Optimisation et gouvernance des modèles IA

Participer à L’optimisation Des Performances Des LLMs

• instruction tuning,

• fine-tuning (LoRA),

• quantification,

• distillation,

• compression de modèles.

• Mettre en place des mécanismes d’évaluation continue :

• détection d’hallucinations,

• qualité des réponses,

• sécurité et conformité.

• Assurer le monitoring et l’observabilité des applications IA.

• Compétences techniques requises

• LLMs & Agents

Maîtrise Des LLMs

• OpenAI,

• Azure OpenAI,

• Anthropic,

• Mistral,

• Llama.

Expérience Des Frameworks D’orchestration

• LangGraph,

• AutoGen,

• CrewAI,

• Semantic Kernel,

• MCP.

• Connaissances en fine-tuning, LoRA et instruction tuning.

Expérience Des Plateformes IA Microsoft Et Google

• Azure AI,

• Copilot Studio,

• Vertex AI,

• Gemini Enterprise.

• RAG & Search augmentée

Maîtrise Des Architectures RAG Avancées

• contextual RAG,

• hierarchical RAG,

• multi-vector RAG.

Expérience Avec Les Vector Stores

• Pinecone,

• Qdrant,

• Weaviate,

• ChromaDB.

• Optimisation de la recherche sémantique et des mécanismes de re-ranking.

• Développement logiciel

Excellente Maîtrise De

• Python,

• TypeScript / Node.js.

Expérience Avec

• LangChain,

• LlamaIndex,

• HuggingFace.

Développement D’API

• REST,

• GraphQL,

• Webhooks.

Bonnes Pratiques DevOps

• Git,

• GitHub Actions,

• CI/CD.

• MLOps & Déploiement

Expérience Des Environnements Cloud Et MLOps

• Azure ML,

• Terraform,

• Databricks.

Outils De Monitoring Et Observabilité

• LangSmith,

• Honeycomb,

• OpenTelemetry.

• Data Engineering & Manipulation documentaire

• Mise en place de pipelines documentaires.

• Nettoyage, transformation et structuration des données.

• Gestion du stockage documentaire et vectoriel.

Maîtrise Des Formats

• JSONL,

• Parquet,

• embeddings.

Profil recherché

• Formation Bac+5 en informatique, IA, Data Science ou équivalent.

• Expérience significative dans le développement de solutions IA générative.

• Forte capacité d’analyse, d’innovation et d’industrialisation.

• Esprit collaboratif et orientation produit.

• Capacité à travailler dans des environnements cloud et multi-technologies.

• Atouts complémentaires

• Expérience sur des projets IA en environnement enterprise.

• Connaissance des enjeux de sécurité, gouvernance et conformité IA.

• Expérience DevSecOps ou architecture cloud.

• Contributions open source ou veille technologique IA.

Nom et Prénom

Adresse Email

Mobile

Niveau d étude

Bac Bac +1 Bac +2 Bac +3 Bac +4 Bac +5 Bac + X

Années d’Expérience

0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 +7 +8 +9 + 10

Préavis

Disponible immédiatement -1 mois 1 mois 2 mois +2 mois

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