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JAKALA

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AI Engineer – Senior Consultant

Paris, FRSur siteCDITemps plein

Publié 15 sept. 2026

Nous recrutons un·e AI Engineer Senior Consultant pour prendre en charge la conception et le déploiement de solutions basées sur les LLM et le Machine Learning, avec une forte dimension mise en production, au service de cas d'usage métier concrets.

En tant qu'AI Engineer Senior Consultant, vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data Science et IA Générative : de l'identification des cas d'usage et la réalisation de POC, jusqu'à la conception, l'industrialisation et le monitoring des solutions en production.

Vous jouez un rôle clé dans le succès de nos clients et dans le développement de notre équipe Data en France, renforçant notre position d'expert et d'architecte de la donnée.

Vos missions

  • Identifier et promouvoir de nouveaux cas d'usage Data Science et IA Générative auprès de nos clients, et les accompagner dans la formalisation de leurs besoins métiers en problématiques concrètes.

  • Proposer de nouvelles approches méthodologiques et réaliser des POC (Proof of Concept) pour en valider la faisabilité, en s'appuyant sur l'exploration et l'analyse de données complexes et volumineuses pour en extraire des insights à forte valeur ajoutée.

  • Concevoir et développer des solutions LLM (agents conversationnels, RAG, agents utilisateurs d'outils) ainsi que des modèles avancés de Machine Learning et Deep Learning, répondant à des besoins métier précis.

  • Maintenir les solutions en production : gestion des mises à jour de modèles/API, gestion des régressions, monitoring de la qualité.

  • Mettre en place et maintenir le monitoring des coûts (usage des tokens, choix des modèles, caching) et de la performance (latence, fiabilité) des agents en production, pour garantir leur bonne exécution et leur scalabilité.

  • Collaborer étroitement avec les équipes projets pour l'industrialisation et la mise en production des modèles et pipelines, et contribuer à l'outillage de l'AI Stack en appliquant les pratiques AIOps partagées (versioning, déploiement, monitoring).

  • Mettre les capacités IA au service des équipes.

  • Contribuer aux activités R&D en Intelligence Artificielle (blogs, articles techniques, conférences, projets internes), assurer une veille technologique active et participer à l'animation de la communauté IA.

Compétences techniques attendues :

  • Langages : Python, API REST

  • LLM & frameworks IA : maîtrise des API de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, Hugging Face, etc.), LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou équivalents)

  • Data Science & Machine Learning : Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow ou équivalents).

  • Bases vectorielles : AWS OpenSearch, Azure AI Search,  Pinecone, Weaviate, Qdrant, FAISS ou équivalent.

  • MLOps/AIOps : CI/CD pour l'IA, Docker, Kubernetes.

  • Monitoring & observabilité : LangSmith, Langfuse, Prometheus/Grafana

  • Cloud : Azure, AWS ou GCP), services IA associés (Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI).

  • Versioning & collaboration : Git

  • Entrepôts de données : Snowflake, Databricks

Diplômé·e d'une école d'Ingénieur spécialisée en Data, vous justifiez d'une expérience confirmée en ingénierie IA/LLM et en Data Science, avec une expérience sur un système multi- agents.

  • Solides compétences en conception de solutions LLM (RAG, agents, orchestration multi-agents) et de modèles de Machine Learning/Deep Learning. Capacité à identifier des cas d'usage à valeur ajoutée, à cadrer des besoins métier et à en valider la faisabilité via des POC.

  • Sensibilité aux enjeux de coûts, de performance et de fiabilité en production (monitoring, observabilité, gestion des régressions).

  • À l'aise avec les pratiques AIOps (versioning, déploiement, monitoring) et capable de contribuer à un outillage partagé.

  • Bon relationnel pour collaborer avec des équipes transverses et métiers.

Compétences transverses

  • Capacité à piloter des projets de transformation IA, à formuler des recommandations techniques et fonctionnelles alignées avec la stratégie client.

  • Excellentes capacités de communication écrite et orale, en français et en anglais.

  • Goût prononcé pour la relation client, et la visibilité marché.

Qualités

  • Organisé·e, rigoureux·se, orienté·e résolution de problèmes et doté·e d'un esprit analytique.

  • Sens du business, esprit entrepreneurial et capacité à créer des partenariats durables.

  • Passion pour le partage de connaissances, la veille technologique et l'accompagnement des équipes vers l'excellence, avec un goût pour la contribution R&D (blogs, articles techniques, conférences) et l'animation de la communauté IA

Les avantages

  • Entreprise en plein développement, véritable tremplin et accélérateur de progression

  • Projets et missions sur des champs techniques très variés

  • Mise en situation de responsabilité rapidement

  • Bureau en plein centre de Paris

  • Télétravail possible jusqu’à 2 jours par semaine

  • Mutuelle d’entreprise

  • 50% de frais de participation pour les transports OU Forfait Mobilité Durable

  • Ticket restaurant d’une valeur de 10€ (50% prise en charge par l’employeur)

Contrat

  • Poste à pourvoir en CDI

  • Rémunération selon profil et expérience

  • Poste ouvert aux personnes en situation de handicap

  • Une pré-qualification avec notre Talent Acquisition 

  • Un entretien avec un Squad Lead  

  • Un challenge technique au travers d’un cas d'usage personnalisé  

  • Un dernier entretien avec l’un de nos Partners

Aperçu du poste

Type de poste

Temps plein

E-mail

melanie.baumel@jakala.com

Compétences requises

PythonREST API development and integrationLLM API integration (OpenAI, Anthropic, Mistral, Hugging Face, etc.)LLM frameworks and tooling (LangChain, LangGraph, LlamaIndex or equivalents)RAG, conversational agents and multi-agent orchestrationMachine Learning & Deep Learning (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)Vector databases and retrieval systems (Pinecone, Weaviate, Qdrant, FAISS, AWS OpenSearch, Azure AI Search)MLOps / AIOps (CI/CD for AI, Docker, Kubernetes, versioning & deployment)Monitoring and observability for AI systems (LangSmith, Langfuse, Prometheus/Grafana)Cloud AI platforms and services (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI) and cloud providers (Azure, AWS, GCP)Data platforms and warehouses (Snowflake, Databricks)Cost and performance optimization for production LLMs (token usage monitoring, caching, latency/reliability)Use-case identification, business problem framing and POC design/validationStakeholder management, client communication and cross-functional collaboration

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