Portugal
ambi.
Nacre Capital
Ingénieur IA Senior, Agents
À distancePortugal
Portugal
PythonReactSQLAWSDocker
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos d'EveryWatch
EveryWatch est la plus grande et la plus fiable source de données sur le marché secondaire des montres. Fondée par un groupe d'amateurs de montres, EveryWatch a été créée en réponse à la popularité croissante des garde-temps de luxe, dans le but d'apporter une transparence et une compréhension sans précédent au marché horloger. Première plateforme de ce type, EveryWatch réunit tous les aspects du monde horloger sous un même toit : un guichet unique pour les collectionneurs, les vendeurs et les passionnés de montres.
Aperçu du poste
Nous recherchons un Ingénieur IA Senior, Agents – un Architecte d'Agents qui sera responsable de la conception, de la construction et de la mise à l'échelle de solutions basées sur l'IA chez EveryWatch. En étroite collaboration avec nos équipes d'ingénierie, de produit, de vente et de données, il identifiera les opportunités où l'IA et les LLMs peuvent automatiser des processus complexes, améliorer la prise de décision et créer de nouvelles capacités pour nos utilisateurs et nos équipes internes.
Il s'agit d'un rôle très pratique pour une personne qui combine de solides compétences en ingénierie Python et LLM avec un état d'esprit créatif et proactif. Vous ne recevrez pas simplement une feuille de route. Vous devrez comprendre le fonctionnement de l'entreprise, identifier où l'IA peut faire une différence significative, proposer de nouvelles solutions et les mener de l'idée à la production.
Notre travail actuel en IA, y compris WatchChat, fournit une base sur laquelle construire. L'opportunité est maintenant d'étendre cette base à un écosystème plus large d'agents intelligents capables de travailler avec les données uniques du marché horloger d'EveryWatch et de soutenir les collectionneurs, les revendeurs, les équipes de vente, les opérations de données et l'ingénierie.
En bref, nous recherchons quelqu'un qui ne demande pas seulement « Que pouvons-nous construire ? » mais « Que devrions-nous construire ? »
Ce que vous ferez concrètement
- Inventer la feuille de route des agents. S'asseoir avec les équipes de vente, de données et de produit, trouver le travail d'expert répétitif, et revenir avec une liste classée des agents qui méritent d'être construits – avec une vision réaliste de la faisabilité, du coût et de l'impact. C'est le cœur du travail, et cela ne s'arrête pas après le premier trimestre.
- Les construire vous-même. Vous êtes opérationnel. Vous concevez l'architecture et vous écrivez le code – outils, boucles, sous-agents, mémoire, état, évaluation. Pas un rédacteur de spécifications avec une équipe en dessous.
- Être propriétaire de la plateforme sous-jacente aux agents. Chaque nouvel agent doit coûter moins cher à construire que le précédent : couche d'outils partagée sur les données d'EverWatch (prix, enchères, annonces, références, portefeuilles), une surface MCP sur notre backend existant, mémoire partagée, traçage et un système d'évaluation réutilisable.
- Renforcer WatchChat avec nous. État et mémoire multi-tours, latence, coût, fiabilité des appels d'outils, portes de régression. Il est en production et doit le rester.
- Rendre la qualité mesurable. Jeux de données multi-tours de référence, vérificateurs programmatiques pour la correction des outils/arguments, LLM-as-judge sur des ensembles de données réservés. Si nous ne pouvons pas mesurer un agent, nous ne le déployons pas.
- Considérer le coût et la latence comme des contraintes de conception. Modèles peu coûteux pour le routage et l'intention, modèles performants là où ils sont justifiés ; budgets de contexte, mise en cache et – lorsque cela est rentable – réglage fin (SFT/LoRA sur des trajectoires de production curatées) plutôt que des prompts toujours plus grands.
Ce que nous recherchons
Trois choses, et nous ne transigerons sur aucune d'entre elles :
- Créatif. Vous générez des idées d'agents auxquelles l'entreprise n'avait pas pensé, et vous savez faire la différence entre une idée qui fonctionnera et une qui fait bonne impression lors d'une démo. Vous partez d'un cas d'utilisation, pas d'un framework.
- Architecte solide. Vous pouvez concevoir une plateforme d'agents qui sera toujours debout dans cinq ans – état, mémoire, limites d'outils, décomposition en sous-agents, évaluation, modes de défaillance, coût. On vous demandera de critiquer notre architecture actuelle lors de l'entretien, et nous nous attendons à ce que vous trouviez des points à améliorer.
- Très opérationnel. Vous livrez. Expérience approfondie en production, écriture du code vous-même, à un rythme soutenu.
Indispensable
- + de 6 ans à livrer des logiciels en production, dont + de 2 ans sur des systèmes LLM que de vrais utilisateurs ont utilisés.
- Profondeur réelle en matière d'agents : boucles ReAct ou équivalentes, appel de fonctions/outils, planificateurs, gestion d'état et de points de contrôle, mémoire à long terme, étapes HITL, streaming. Pas « J'ai appelé l'API de OpenAI ».
- LangGraph opérationnel (ou un argument solide pour quelque chose de mieux) plus une pile de traçage/observabilité – LangSmith, Langfuse ou similaire.
- Python en production : FastAPI, traitement de tâches asynchrones, limites de services claires.
- RAG correctement implémenté : récupération + ré-ordonnancement + jugement de pertinence, et évaluation honnête des trois.
- Évaluation comme une habitude, pas une réflexion après coup (RAGAS/DeepEval/GEVAL, LLM-as-judge, pass@k).
- Expérience de production cloud – AWS (Bedrock, SQS, EC2/EKS, S3) ou équivalent – avec Docker et CI/CD.
- La hiérarchie nous résiste. Nous voulons explicitement quelqu'un qui demande « pourquoi avez-vous construit cela comme ça ? »
Atouts
- Post-entraînement de LLM : SFT avec LoRA/QLoRA, méthodes de préférence/RL, conception de récompenses et de vérificateurs.
- Agents vocaux (LiveKit/Pipecat ou similaire), ou travail vision-langage.
- Orchestration multi-agents et intégrations MCP.
- Texte vers SQL sur un schéma de production réel et complexe.
- Agents de génération de rapports/documents – sortie structurée, sourcée et prête pour le client.
- Garde-fous, gestion des données personnelles identifiables (PII), détection des hallucinations, scoring des risques.
- Intérêt pour les montres, les objets de collection ou les données de marché. Pas obligatoire – la curiosité pour le domaine l'est.
Ce que vous obtenez
- La propriété de l'ensemble de la couche d'agents d'EveryWatch, et la feuille de route associée – pas un coin de celle de quelqu'un d'autre.
- Un jeu de données qui n'existe nulle part ailleurs, et des utilisateurs qui se soucient de savoir si la réponse est correcte.
- Ligne directe avec le CTO ; décisions en quelques jours, pas en trimestres.
- Budget pour les modèles, les outils et les agents de codage avec lesquels vous souhaitez travailler.
- Rémunération compétitive, premier choix du télétravail.
Plus d’opportunités avec un seul profil
Vous souhaitez accéder à plus de postes sans répéter tout le processus ? Créez votre profil pour être trouvé par les entreprises utilisant Nort.
Créer mon profil