Docteur- Ingénieur, IA Agentique, Data Scientist (H/F)
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Summary
DEAPDATA, a French data & AI consulting firm, seeks a PhD-level AI engineer/data scientist to design and industrialize agentic AI solutions: multi-agent and RAG architectures, LLM integration and evaluation, security safeguards, and production deployment, working with clients' teams using Python, SQL/vector databases and agent orchestration frameworks.
Docteur / Ingénieur en intelligence artificielle - IA agentique et IA générative (H/F)DEAPDATA, cabinet de conseil spécialisé en Data et Intelligence Artificielle, recherche un docteur en intelligence artificielle, informatique ou domaine connexe, avec une forte culture d'ingénierie logicielle, pour concevoir et industrialiser des solutions d'IA agentique.Vous souhaitez transformer vos travaux de recherche en applications concrètes ? Vous interviendrez sur des projets associant grands modèles de langage (LLM), systèmes multi-agents et exploitation de données, en collaboration avec nos experts et les équipes de nos clients.Vos missionsVous participerez à l'ensemble du cycle de développement des solutions, de l'expérimentation à la mise en production :Concevoir des systèmes d'IA agentique capables de décomposer une tâche, de planifier des actions et d'interagir avec des outils, des API et des sources de données.Développer des architectures mono-agent et multi-agents : orchestration, gestion du contexte et de la mémoire, coordination et validation humaine.Construire des solutions de RAG pour exploiter des bases documentaires : préparation des documents, indexation, recherche sémantique et amélioration de la pertinence des réponses.Intégrer et comparer des LLM selon les besoins métier, les contraintes de confidentialité, les coûts et les performances attendues.Évaluer la fiabilité des agents : qualité des réponses, réussite des tâches, robustesse, latence et consommation de ressources.Mettre en place des mécanismes de sécurité : contrôle des accès, encadrement des actions, protection des données et résistance aux injections de prompts.Industrialiser les solutions avec les équipes techniques : développement d'API, tests, déploiement, observabilité et suivi en production.Assurer une veille scientifique et technique, expérimenter de nouvelles approches et partager vos résultats avec les équipes.Le profil recherchéVous êtes titulaire d'un doctorat en intelligence artificielle, informatique, machine learning, NLP ou dans une discipline connexe, idéalement après une formation d'ingénieur ou un master scientifique.Vos travaux de recherche ou vos expériences vous ont permis de développer une expertise en IA générative, traitement du langage naturel, apprentissage automatique ou systèmes multi-agents.Vous appréciez autant l'expérimentation scientifique que le développement de solutions opérationnelles. Vous savez comparer des approches avec rigueur, documenter vos choix et expliquer leurs bénéfices et leurs limites à des interlocuteurs non spécialistes.Compétences techniques attenduesSolide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement : code structuré, tests, Git et documentation.Bonne compréhension des LLM, des embeddings, du prompting, de l'appel d'outils et des architectures RAG.Expérience concrète de développement d'agents ou de systèmes multi-agents, acquise en recherche, en entreprise ou dans des projets personnels.Pratique d'un framework d'orchestration d'agents ou capacité à concevoir une orchestration adaptée au besoin.Connaissance des bases de données SQL, des bases vectorielles et de l'intégration d'API.Capacité à construire des protocoles d'évaluation reproductibles et à analyser les erreurs des modèles et des agents.Les compétences complémentaires appréciéesExpérience de mise en production d'une solution d'IA : API, conteneurisation, CI/CD et environnement cloud.Connaissances en fine-tuning, modèles open source ou traitement de documents multimodaux.Publications scientifiques, contributions open source ou réalisations démontrant votre capacité à passer de la recherche à l'application.Sensibilité aux enjeux de confidentialité, de traçabilité et de supervision des systèmes d'IA.