Smartpoint en bref, qui sommes-nous et en quoi sommes-nous différents ?
Smartpoint est une ESN pure player Data & IA créée en 2006 à Paris. Nous concevons, modernisons, déployons et opérons des plateformes Data/IA de bout en bout, avec une approche DataOps & IAOps 360° : du cadrage à l'industrialisation, le run et l'amélioration continue. Notre valeur ajoutée : Des architectures data production-ready, des pipelines automatisés et observables et une obsession de la valeur opérationnelle pour les métiers. Nos équipes interviennent sur l'ensemble des grands chantiers Data & IA : Architecture et modernisation des plateformes, data engineering & XOps (DataOps, MLOps/LLMOps), IA / IA générative (LLM, RAG, agents), BI & analytics (modernisation BI, reporting, dashboards) ainsi que la gouvernance des données & qualité (catalogue, lineage, data quality, data contracts). Quelques repères : +300 experts, SmartLab (R&D inshore à Paris, agrément CIR), certifications ISO 27001/27701, engagement RSE et bilan carbone.Vos responsabilités et le périmètre du poste
Rattaché(e) à notre practive IA générative et agents, vous concevez et mettez en production des agents IA pour nos clients grands comptes. Votre rôle : faire passer les cas d'usage du POC à la production, avec la fiabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts qu'attend une DSI. Vos principales responsabilités :
- Concevoir des agents IA utiles aux métiers
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- Cadrer les cas d'usage avec les équipes métier et IT, et choisir le bon niveau d'autonomie (assistant, agent outillé, multi-agents)
- Concevoir l'architecture : orchestration, mémoire, outils, accès aux données via RAG
- Développer et intégrer au SI
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- Développer les agents en Python avec LangGraph, Semantic Kernel, CrewAI ou un framework équivalent
- Connecter les agents aux applications et aux données du client via API et serveurs MCP
- Mettre en place les garde-fous : gestion des droits, validation humaine, filtrage des entrées et des sorties
- Évaluer et fiabiliser
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- Construire des jeux d'évaluation et mesurer la qualité des réponses, le taux de réussite des tâches et les hallucinations
- Comparer les modèles (OpenAI, Mistral, Anthropic, modèles open source) selon la qualité, la latence et le coût
- Industrialiser
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- Déployer en production avec CI/CD, conteneurs et observabilité, en lien avec nos ingénieurs LLMOps
- Documenter les agents pour la conformité AI Act et la passation au run
- Contribuer au SmartLab
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- Participer à nos travaux de R&D sur les agents et partager votre veille avec les équipes
Votre profil
De formation supérieure (Bac+5 en informatique, data science ou école d'ingénieurs), vous avez 3 à 5 ans d'expérience en développement Python, dont au moins un projet d'IA générative mené jusqu'en production. Compétences techniques requises IA & LLMs
- Agents et orchestration : LangGraph, LangChain, Semantic Kernel, CrewAI ou équivalent
- RAG : embeddings, bases vectorielles (pgvector, Qdrant, Azure AI Search), reranking
- Protocole MCP et appels d'outils (function calling)
- Évaluation des LLM : Ragas, DeepEval, LangSmith, Langfuse ou équivalent
- Python avancé, FastAPI, tests automatisés
- Docker, Git, CI/CD
- Au moins un cloud : Azure (Azure OpenAI, AI Foundry), AWS (Bedrock) ou GCP (Vertex AI)
- Dataiku LLM Mesh, Databricks Mosaic AI ou Microsoft Copilot Studio
- Connaissance de l'AI Act et des enjeux de sécurité des LLM (prompt injection, fuite de données)
Vos qualités pour réussir
- Appétence pour la mise en production et le concret plutôt que l'effet waouh d'un démo
- Capacité à expliquer un choix technique à un DSI comme à un métier
- Curiosité et veille active sur un domaine qui évolue chaque mois
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