Basé sur 64 offres pour ce poste (Mid, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 43k€–53k€, médiane 45k€. Cette offre (50k€) est dans la fourchette.
L’IA générative change la donne. Chez eXalt, on accompagne nos clients pour passer du POC excitant au produit en production, robuste, mesurable et utile.
On cherche un·e AI Engineer expérimenté·e pour construire avec nous cette pratique GenAI et intervenir sur des cas d’usage concrets chez nos clients : RAG, agents, automatisation intelligente, copilotes métier.
Ce que tu vas faire
Concevoir et industrialiser des solutions basées sur des LLMs (RAG, agents, fine-tuning selon les cas)
Choisir les bons outils : APIs propriétaires (OpenAI, Anthropic, Mistral) vs modèles open source, vector DBs, orchestrateurs
Mettre en prod avec les standards software qui vont bien : tests, évaluation, monitoring, coût, latence, sécurité
Challenger les cas d’usage clients (tout ne mérite pas un LLM 😉)
Contribuer à la pratique IA d’eXalt : R&D, veille, partage de connaissances, prise de parole
La stack
Langages : Python (principalement), TypeScript selon les projets
Frameworks GenAI : LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy
Modèles : OpenAI, Anthropic, Mistral, modèles open source (Hugging Face)
Vector DBs : Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector
Cloud IA : AWS Bedrock, Azure OpenAI, GCP Vertex AI
MLOps / LLMOps : MLflow, LangSmith, LangFuse, évaluation (Ragas, DeepEval)
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
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