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Contribuez aux grandes transformations des entreprises et des acteurs publics en alliant innovation technologique et expertise métier, au service de nos clients et de la société pour les faire avancer durablement.
Au-delà de la RSE, nous avons développé notre propre approche, RESET, qui englobe l’ensemble de nos engagements en matière de responsabilité économique, sociale, environnementale et technologique, tant au sein de notre collectif que chez nos clients.
Onepoint, est une entreprise inclusive, handi accueillante, avec une politique de diversité affirmée.
Vos nouveaux challenges pour ce poste :
Dans le cadre du développement de notre centre national de compétences AWS, nous renforçons nos équipes et recherchons un profil AI Engineer AWS F/H pour accompagner nos clients dans la conception, l'automatisation et l'exploitation de plateformes cloud modernes.
En tant qu'AI Engineer AWS, vous concevez, développez et industrialisez des systèmes reposant sur l'interaction avec des modèles de langage (LLM), au sein d'architectures serverless AWS.
Vous êtes le référent technique des briques GenAI que vous livrez : de la structuration de l'agent jusqu'à sa mise en production, dans un cadre exigeant en performance, en coût et en fiabilité.
Vous serez notamment amené(e) à :
* Vous créez des agents capables de répondre à un ensemble de questions métiers, en traduisant un besoin fonctionnel en architecture d'agent, d'outils et de sources de connaissances.
- Vous développez les outils permettant de requêter intelligemment une base de connaissances (RAG).
- Vous mettez en place les méthodes qui rendent un agent réellement exploitable en contexte industriel : gestion avancée de la mémoire, optimisation des requêtes RAG, structuration des outils, intégration des connaissances métiers par prompt engineering, maîtrise de la latence et du coût par requête.
- Vous concevez et développez les composants associés : Amazon Bedrock (Knowledge Bases, Model Provider, Guardrails), Amazon Bedrock Agentcore (Runtime, Gateway, Observability), en intégrant dès la conception les contraintes propres à une architecture serverless.
- Vous évaluez vos systèmes (jeux de tests, métriques de pertinence, non-régression), instrumentez l'observabilité et fiabilisez le déploiement via l'Infrastructure as Code et le CI/CD.
- Vous diffusez les bonnes pratiques au sein de la communauté technique, contribuez à nos assets réutilisables et intervenez en appui des équipes sur les sujets GenAI.
Votre palette technique:
Socle Core
* Maîtrise de Python et des patterns Software Engineering (Clean Code, tests, Design Patterns, CI/CD)
- Maîtrise de SQL
Écosystème AWS
* Amazon Bedrock : Agentcore, Knowledge Bases, choix et paramétrage des modèles
- Serverless : Lambda, API Gateway, S3, DynamoDB, Step Functions
- Sécurité et exploitation : IAM, CloudWatch
- Infrastructure as Code : CDK, Terraform ou CloudFormation
GenAI et agents
* Conception d'agents et d'outils, orchestration (Bedrock Agentcore, LangChain, LlamaIndex ou équivalent)
- RAG : stratégies de chunking, embeddings, recherche hybride, reranking, text-to-SQL
- Stratégies d'optimisation : prompt engineering, gestion de la mémoire, arbitrages qualité / latence / coût
Industrialisation et évaluation
* Évaluation des systèmes LLM (Ragas, LangSmith, jeux de tests métiers) et logique LLMOps
- Vector stores : OpenSearch, Aurora pgvector ou Pinecone
Une certification AWS (AI Practitioner, Solutions Architect) est un atout apprécié.
Votre profil et les expertises que vous souhaitez développer :
Vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience en ingénierie logicielle ou Data Scientist dont une expérience significative de mise en production de systèmes à base de LLM sur AWS.
Vous portez une brique complexe de bout en bout, du cadrage avec le métier jusqu'à l'exploitation, et vous savez défendre vos arbitrages techniques.
Vous mesurez votre réussite à la stabilité en production, à maintenir un système, à la pertinence mesurée des réponses et à la clarté de votre code.
Vous collaborez naturellement avec les architectes, Product Owners et équipes IT clientes, et vous savez vulgariser des sujets techniques complexes auprès d'interlocuteurs métiers.
Notre processus de recrutement :
* 1er échange avec Vanessa ou Chloé ou Grégory: échange sur vos souhaits et motivations, et présentation de l'entreprise (durée : 1 heure, Teams ou présentiel)
- 2ème échange avec un expert ou une experte technique : questions techniques et descriptif de nos projets (durée : 1 heure, Teams ou présentiel)
- 3e échange avec un ou une partenaire en fonction du poste : projection sur votre rôle au sein de Onepoint (durée : 1 heure, Teams ou présentiel)
