Ingénieur Systèmes IA

Envie de créer un impact positif grâce à l'IA ?

Craftzing et Sagacify recherchent un·e AI Systems Engineer Mid-Level, aussi à l'aise pour déployer un agent en production que pour comprendre pourquoi il a dérivé trois semaines plus tard. Quelqu'un qui ne voit pas la construction de systèmes d'IA et leur exploitation comme un compromis, mais comme deux choses qui s'améliorent mutuellement.

Êtes-vous stimulé par la conception d'agents basés sur des LLM et de pipelines RAG tout en restant aussi pointu sur la surveillance, le CI/CD et les déploiements sécurisés une fois qu'ils sont en ligne ? Alors vous vous sentirez probablement comme chez vous ici.

Votre rôle :

Nous recherchons un Ingénieur Systèmes IA Medior qui fait le pont entre l'ingénierie IA et le MLOps. Quelqu'un qui aime mettre la main à la pâte avec les LLM, les agents et les pipelines RAG, et qui se soucie autant de ce qui se passe une fois qu'un modèle atteint la production que de sa construction initiale. Dans ce rôle, vous concevrez, construirez, déploierez et exploiterez des systèmes d'IA de qualité production, avec un fort accent sur l'IA générative, les applications basées sur les LLM et les opérations d'apprentissage automatique fiables. En pratique, votre temps est réparti approximativement entre 60-70% d'ingénierie IA et 30-40% de MLOps.

Dans ce rôle, vous vous situez à l'intersection de l'ingénierie et des opérations, travaillant au sein de différentes équipes et disciplines. Vous rapporterez au Responsable ML chez Sagacify et collaborerez avec l'organisation de livraison plus large de Sagacify et Craftzing. Un rôle qui peut naturellement évoluer vers un poste de Chef d'équipe au fil du temps.

Ce que vous ferez :

Ingénierie IA (60-70%)

• Orchestrer les composants du système IA : LLM, bases de données vectorielles, API, couches d'orchestration et interfaces utilisateur
• Développer des agents autonomes et des systèmes conversationnels capables de planifier des actions et d'interagir avec des outils ou des API externes
• Construire et optimiser des pipelines RAG connectant des sources de données d'entreprise aux LLM pour des réponses fondées, contextualisées et fiables
• Évaluer la qualité du système à l'aide de métriques d'IA générative, de tests de cohérence et de la surveillance de la production (latence, coûts API, biais)
• Déployer et faire évoluer des solutions en accordant une grande attention à la latence, la sécurité, la fiabilité et l'efficacité des coûts
• Surveiller l'écosystème pour les nouveaux modèles, frameworks et techniques, y compris les outils open-source tels que LangChain, LangGraph, Langfuse, etc.
• Effectuer de l'ingénierie de prompt et de contexte pour améliorer la qualité des sorties, réduire les hallucinations et gérer efficacement l'état conversationnel

MLOps (30-40%)

• Construire et maintenir l'automatisation pour le déploiement de modèles, y compris les pipelines CI/CD et les tests automatisés
• Surveiller en continu les performances des modèles en production, y compris la détection de dérive et le suivi des métriques de qualité
• Gérer les mises à jour des bibliothèques, des modèles et des dépendances associées dans les environnements de production
• Assurer le versionnement, la reproductibilité et le déploiement sécurisé des modèles et des services IA
• Collaborer étroitement avec les ingénieurs ML, les développeurs, les équipes DevOps et d'infrastructure pour une livraison fluide
• Rester à jour avec les dernières pratiques, outils et composants de plateforme MLOps

Vous restez dans le code, vous restez curieux de ce qui se passe après le déploiement, et vous continuez à apprendre au fur et à mesure.

Ce avec quoi vous travaillerez :

Technologies principales :

• Python
• API OpenAI, Hugging Face Transformers
• LangChain, LangGraph, Langfuse
• FastAPI ou Flask, Docker, Kubernetes, pipelines CI/CD
• GPU Cloud
• AWS (S3, SQS, IAM, RDS, etc.)
  

Points bonus pour l'expérience avec :

• TypeScript
• Azure
• Workflows d'ingénierie natifs IA : expérience pratique de l'utilisation d'agents de codage IA et d'environnements de développement assistés par IA (Cursor, Claude Code, Windsurf, Copilot, etc.), y compris l'ingénierie de contexte, l'orchestration de sous-agents…

À propos de vous :

• Vous avez 3 à 5 ans d'expérience en ingénierie IA/ML ou dans des domaines connexes
• Vous avez une solide compréhension des fondamentaux des LLM : Transformers, mécanismes d'attention, paramètres de génération et approches de fine-tuning
• Vous avez une forte capacité à résoudre des problèmes et une créativité algorithmique
• Vous communiquez clairement avec les parties prenantes techniques et non techniques
• Vous avez l'esprit d'équipe et aimez collaborer avec plusieurs rôles
• Vous faites preuve de rigueur, de réactivité et d'une bonne approche de la gestion des incidents
• Vous êtes autonome, curieux et apprenez rapidement de nouveaux outils
• Vous pouvez communiquer couramment en néerlandais, anglais et français, ou au moins dans les deux premières langues

Ne vous inquiétez pas si vous ne cochez pas toutes les cases, ce qui compte le plus, c'est le bon état d'esprit et la volonté d'apprendre. Si vous pensez que nous sommes faits l'un pour l'autre, nous serions ravis de vous entendre.

Pourquoi vous aimerez travailler avec nous :

Sagacify fait partie de Craftzing, et ensemble nous construisons des solutions d'IA qui créent un impact durable pour nos clients. Vous ferez partie d'une équipe de passionnés qui aiment apprendre, développer continuellement de nouvelles compétences et accélérer le parcours IA de nos clients dans diverses industries.

Chez Craftzing et Sagacify, vous bénéficiez de la confiance et de l'espace nécessaires pour faire votre meilleur travail - dans un environnement à taille humaine avec un véritable esprit d'équipe, un travail flexible et la possibilité de prendre des responsabilités.

• Collations, fruits et café à volonté

• Allocations nettes, hospitalisation et assurance groupe

• Culture de travail hybride et flexible

• Voiture et carburant ou budget mobilité

• Environnement de travail agréable

• Activités de team building et retraite annuelle

Processus de recrutement

• Entretien avec le Responsable Talent & Culture et le Lead Technique

• Test technique

• Rencontre avec l'équipe (pour découvrir la réalité du poste)

• Entretien final et offre