Ingénieur Principal – IA Agentique

Mener des activités de découverte avec les parties prenantes des lignes d'affaires (LoB) pour traduire les défis commerciaux en spécifications de cas d'utilisation d'IA agentique et en architectures de solution.,Développer des solutions d'IA agentique de bout en bout, y compris l'architecture des composants système, l'écriture de code de production, la conception de pipelines RAG, l'implémentation de l'orchestration d'agents et la garantie de la sécurité/conformité.,Servir de défenseur bidirectionnel entre les LoB et l'ingénierie de la plateforme Borealis pour identifier les lacunes en matière de capacités et prioriser les améliorations de la feuille de route de la plateforme.,Concevoir et fournir des programmes d'habilitation technique pour renforcer l'autonomie des équipes LoB et la capacité organisationnelle en IA agentique.,Fournir des conseils architecturaux, des revues de code et du mentorat aux équipes d'ingénierie LoB pendant le développement collaboratif de solutions.,Diriger les déploiements en production, l'optimisation post-déploiement et contribuer des composants réutilisables aux plateformes partagées.,Participer à la gouvernance de l'architecture d'entreprise (EA) et à la communauté de pratique pour identifier les synergies et façonner les architectures de référence.

Plus de 12 ans d'expérience combinée en architecture logicielle, systèmes d'IA/ML d'entreprise, plateformes cloud et rôles de conseil.,3 à 5 ans d'expérience pratique avec les systèmes d'IA agentique, les grands modèles linguistiques (LLM) et les frameworks modernes d'IA/ML.,Expertise avancée en architecture d'IA agentique, modèles de conception et implémentation (React, ReAct, utilisation d'outils, orchestration multi-agents).,Maîtrise des LLM, de l'ingénierie des prompts, du réglage fin (fine-tuning) et des techniques de prompting avancées.,Expertise avancée dans les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), les bases de données vectorielles, les embeddings et les architectures de connaissances.,Compétences avancées en programmation Python avec la capacité d'écrire du code de qualité production et maintenable.,Expérience pratique dans la conception et l'implémentation de serveurs Model Context Protocol (MCP) et d'intégrations de systèmes d'entreprise.,Connaissance de l'architecture de plateforme cloud, du déploiement et des pratiques DevOps (AWS, Azure, GCP).,Expérience avec la conteneurisation (Docker, Kubernetes), les pipelines CI/CD et l'infrastructure en tant que code.,Connaissance de la sécurité d'entreprise, de la conformité, de la gouvernance des données et des pratiques de codage sécurisé.