Ingénieur IA

États-Unis

Charlotte, North Carolina, United States

PythonJavaDockerKubernetes

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Qualifications indispensables

Expérience : 5 + Années

Langages de programmation : Forte maîtrise de Java et Python, avec une expérience avérée dans la création de logiciels de qualité production.

Outils IA de Google : Expérience pratique avec les ADK de Google (ou des outils IA/Vertex AI Google Cloud équivalents).

Expertise en LLM : Grand confort et expérience pratique du travail avec les grands modèles de langage (ingénierie de prompts, fine-tuning, architectures RAG).

Flux de travail agentiques : Expérience démontrable dans la création et l'orchestration d'agents IA (en utilisant des frameworks comme LangChain, LangGraph, ou des implémentations personnalisées).

Connaissance du MCP : Familiarité et expérience pratique avec le protocole de contexte de modèle (MCP) pour standardiser les interactions IA avec les outils externes.

Génération de code : Expérience dans l'utilisation d'outils IA ou la construction de pipelines spécifiquement pour la génération de code et l'automatisation logicielle.

Résumé du poste d'Ingénieur IA

Nous recherchons un Ingénieur IA innovant et hautement qualifié pour rejoindre notre équipe dynamique. Le candidat idéal fera le pont entre l'ingénierie logicielle traditionnelle et l'intelligence artificielle de pointe. Vous jouerez un rôle essentiel dans la conception, la construction et le déploiement d'agents IA avancés, en travaillant en étroite collaboration avec les grands modèles de langage (LLMs) et en pilotant des initiatives de génération de code automatisée. Si vous avez une base solide en Java et Python, associée à une expérience pratique des outils IA de Google, nous voulons que vous nous aidiez à construire la prochaine génération d'applications intelligentes.

Responsabilités clés

Développement d'agents IA : Concevoir, construire et déployer des agents IA autonomes capables de raisonner, de planifier et d'exécuter des flux de travail complexes.

Intégration de LLM : Intégrer les grands modèles de langage de pointe (LLMs) dans nos produits et services principaux pour améliorer les fonctionnalités et l'expérience utilisateur.

Implémentation du protocole de contexte de modèle (MCP) : Utiliser le protocole de contexte de modèle (MCP) pour connecter en toute sécurité nos modèles IA à diverses sources de données, outils et environnements de développement.

Génération de code automatisée : Tirer parti de l'IA et des LLMs pour construire des systèmes qui assistent, ou automatisent entièrement, les processus de génération, de test et d'optimisation de code.

Ingénierie système : Écrire du code propre, évolutif et maintenable en Java et Python pour supporter l'infrastructure backend de l'IA.

Intégration dans l'écosystème Google : Utiliser les kits de développement IA (ADK) de Google et les services IA Google Cloud associés (par exemple, Vertex AI, Gemini APIs) pour déployer des solutions IA robustes.

Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les chefs de produit, les scientifiques des données et les ingénieurs frontend pour traduire les exigences métier en solutions IA techniques.

Atouts (optionnel mais très apprécié)

Expérience avec des frameworks backend modernes et robustes (par exemple, Spring Boot pour Java, FastAPI pour Python).

Familiarité avec la conteneurisation et l'orchestration (Docker, Kubernetes).

Expérience avec les bases de données vectorielles (par exemple, Pinecone, Weaviate, Milvus).

Langues

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Qualifications indispensables

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Responsabilités clés

Atouts (optionnel mais très apprécié)

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