AI Software Engineer – Agents IA (LangChain) (H/F)

Job Description

1) 🎯 Objet de la consultation Le présent Appel d’Offres vise à sélectionner un prestataire pour renforcer une squad IA existante au sein de notre entité. 👉 La squad est actuellement composée de 2 ingénieurs IA déjà en place . 👉 Le besoin porte sur 4 profils complémentaires , capable d’apporter une valeur immédiate en termes de : delivery, structuration, qualité, intégration SI Les travaux concernent la conception et le développement d’ agents IA métiers s’appuyant sur une plateforme centralisée basée sur : LangChain / LangGraph services RAG observabilité, sécurité mécanismes d’intégration standardisés ( MCP – Model Context Protocol ou équivalent ) ➡️ Les profils attendus sont des développeurs orientés agents IA / intégration , et non des profils “infra IA / MLOps / entraînement de modèles”. 2) 🧭 Contexte & enjeux L’entité souhaite accélérer la livraison de cas d’usage IA concrets en s’appuyant sur une architecture mutualisée. 🔎 Spécificité du contexte 👉 À date, la squad développe principalement des agents IA orientés “knowledge” (RAG / assistance conversationnelle) permettant de faciliter l’accès à l’information et d’assister les utilisateurs dans leurs activités. Ces agents sont intégrés : dans Microsoft Teams dans une interface web dédiée 👉 Les interfaces utilisateurs (Teams / frontend web) sont gérées par une équipe dédiée . ➡️ La squad se concentre sur : la logique agent les capacités IA les intégrations avec les systèmes 📌 Nature des cas d’usage actuels assistants métiers copilotes basés sur la connaissance chatbots internes enrichis (RAG) 👉 Une attention particulière est portée sur : la pertinence des réponses la gestion du contexte conversationnel la qualité et traçabilité des informations 🔮 Évolution cible 👉 À moyen terme, les agents pourront évoluer vers : automatisation de workflows orchestration d’actions interaction avec des systèmes techniques (PaaS / IaaS / CaaS) ➡️ Le profil recherché doit être à l’aise : sur les agents “knowledge” actuels et capable de monter vers des agents hybrides (conversation action) 🎯 Enjeux du renfort Accélérer le delivery Fiabiliser les développements Structurer les pratiques (patterns, tests, qualité) Améliorer les intégrations (tools, MCP, SI) Gérer les dépendances (plateforme IA, équipes métiers) 👉 Dans un environnement contraint : sécurité traçabilité conformité 3) 🧩 Périmètre de la prestation✅ Inclus Développement d’agents IA (mono / multi-agents) Implémentation de : tool-calling RAG gestion de contexte Intégration SI : APIs services internes bases de données Mise en œuvre de : MCP ou équivalent connecteurs / adapters Qualité : tests observabilité documentation Contribution aux standards de la squad Collaboration avec : équipe Plateforme IA développeurs IA existants ❌ Exclus Entraînement / fine-tuning de modèles Gestion de l’infrastructure Administration technique lourde 4) 👥 Organisation cible 📌 Squad existante : ✅ 2 développeurs IA 🔍 1 profil attendu 🎯 Objectif : Renforcer une équipe déjà opérationnelle 👉 Attendus : intégration rapide collaboration étroite apport structurant 💡 Séniorité attendue : confirmé à senior 5) 🧑‍💻 Description du rôleA. Développement d’agents IA 🤖 Concevoir des agents orientés : chatbot interne assistant RAG copilote métier Implémenter : gestion du contexte conversationnel logique de raisonnement structuration des réponses Développer des tools sécurisés : appels API accès DB services internes B. RAG & gestion de la connaissance 📚 Exploiter les services RAG Ajuster les stratégies de récupération Améliorer : pertinence précision explicabilité Gérer : hallucinations incohérences C. Intégration SI & MCP 🧩 Intégrer les agents dans le SI existant Concevoir / utiliser : tools services internes connecteurs MCP ou équivalents 👉 Activités clés : structuration des échanges orchestration agent ↔ tools ↔ SI sécurisation traçabilité D. Exposition des agents ⚙️ Les agents sont intégrés via : Microsoft Teams interface web 👉 Les couches UI sont gérées par une autre équipe. ➡️ La squad est responsable de : la logique agent les capacités IA les interactions SI 👉 L’exposition ne repose pas principalement sur des APIs REST classiques, mais sur les mécanismes natifs des frameworks agentiques. E. Qualité & industrialisation ✅ Tests : unitaires intégration tests agents (prompt / comportement) Definition of Done Documentation Support au run F. Collaboration & structuration 🤝 Travail avec les 2 dev existants Revue de code Partage de pratiques Contribution aux patterns : agents tools MCP 6) 🧠 Compétences techniques requises✅ Indispensables Python (maîtrise solide) Expérience en développement d’agents IA ou logique équivalente : orchestration tool-calling gestion de contexte Framework agentique : LangChain / LangGraph fortement attendu Intégration SI : APIs services bases de données Bonnes pratiques : structuration logs tests