Ingénieur IA Générative & Agents IA

Entreprise :

WeLinK est un cabinet de Conseil & Consulting IT fondé en 2011, spécialisé dans le Placement/Head Hunting de freelances IT.

WeLink est actuellement le N°1 des missions freelances au Maroc, et dispose de références solides au Maroc : CAPGEMINI, ATOS, IBM, SOFRECOM, CGI, GFI, Omnidata, SOPRA BANKING, HPS, UMANIS, SQLI, BDSI, WAFA ASSURANCE, DXC, ATTIJARI BANK, CFG BANK, MAJOREL, WEBHELP…
Ainsi que diverses références à l'international.

Depuis sa création, WELINK a pu intervenir sur plus de 600 Missions long termes (> 6 Mois). Quant à notre équipe actuelle, elle dépasse 150 Consultants Freelances IT en mission.

Poste

Dans le cadre du développement de solutions d’Intelligence Artificielle Générative, nous recherchons un(e) Ingénieur IA Générative & Agents IA capable de concevoir, développer et industrialiser des assistants intelligents et des architectures multi-agents intégrées aux systèmes d’entreprise.
Le poste couvre l’ensemble du cycle de vie des solutions IA : conception d’assistants conversationnels, mise en place d’architectures RAG avancées, orchestration d’agents autonomes, intégration SI, optimisation des modèles et industrialisation des pipelines IA.
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Responsabilités principales
1. Conception et développement d’assistants IA
• Concevoir des assistants conversationnels avancés : chatbots, copilots, knowledge assistants.
• Développer des prompts complexes, prompt chains et comportements multi-tours.
• Implémenter des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) permettant la recherche contextuelle dans des bases documentaires, connaissances métier et données internes.
• Intégrer des capacités de reasoning, planification et exécution de tâches via des agents autonomes.
• Participer à la conception d’expériences conversationnelles robustes et sécurisées.
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2. Mise en place et orchestration d’agents IA
• Développer des agents spécialisés : search agent, planning agent, action agent, orchestrator agent.
• Orchestrer plusieurs agents via des frameworks modernes :
o LangGraph
o CrewAI
o AutoGen
o Semantic Kernel
o MCP (Model Context Protocol)
• Définir les stratégies de coordination :
o délégation,
o réflexion,
o boucles de vérification,
o validation des réponses.
• Assurer la gestion des workflows, state machines et de la persistance du contexte conversationnel.
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3. Intégration dans les systèmes d’entreprise
• Concevoir et développer les API nécessaires aux services IA (REST, GraphQL, gRPC).
• Intégrer les assistants et agents IA avec :
o ERP,
o CRM,
o outils Data & IA,
o services cloud.
• Connecter les solutions IA aux bases vectorielles et datastores :
o Pinecone,
o Qdrant,
o ChromaDB,
o Redis Vector Search.
• Participer à l’industrialisation des pipelines MLOps :
o Azure ML,
o SageMaker,
o Databricks.
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4. Développement autour du RAG et du Knowledge Assistant
• Développer des pipelines d’ingestion documentaire :
o PDF,
o sites web,
o bases documentaires,
o données métiers.
• Mettre en œuvre :
o chunking intelligent,
o génération d’embeddings,
o indexation vectorielle,
o modèles de re-ranking.
• Concevoir des assistants “enterprise-grade” :
o assistants Q&A métier,
o assistants décisionnels,
o copilotes internes.
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5. Optimisation et gouvernance des modèles IA
• Participer à l’optimisation des performances des LLMs :
o instruction tuning,
o fine-tuning (LoRA),
o quantification,
o distillation,
o compression de modèles.
• Mettre en place des mécanismes d’évaluation continue :
o détection d’hallucinations,
o qualité des réponses,
o sécurité et conformité.
• Assurer le monitoring et l’observabilité des applications IA.

Profil

• Formation Bac+5 en informatique, IA, Data Science ou équivalent.
• Expérience significative dans le développement de solutions IA générative.

Compétences techniques requises:

LLMs & Agents
• Maîtrise des LLMs :
o OpenAI,
o Azure OpenAI,
o Anthropic,
o Mistral,
o Llama.
• Expérience des frameworks d’orchestration :
o LangGraph,
o AutoGen,
o CrewAI,
o Semantic Kernel,
o MCP.
• Connaissances en fine-tuning, LoRA et instruction tuning.
• Expérience des plateformes IA Microsoft et Google :
o Azure AI,
o Copilot Studio,
o Vertex AI,
o Gemini Enterprise.
RAG & Search augmentée
• Maîtrise des architectures RAG avancées :
o contextual RAG,
o hierarchical RAG,
o multi-vector RAG.
• Expérience avec les vector stores :
o Pinecone,
o Qdrant,
o Weaviate,
o ChromaDB.
• Optimisation de la recherche sémantique et des mécanismes de re-ranking.
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Développement logiciel
• Excellente maîtrise de :
o Python,
o TypeScript / Node.js.
• Expérience avec :
o LangChain,
o LlamaIndex,
o HuggingFace.
• Développement d’API :
o REST,
o GraphQL,
o Webhooks.
• Bonnes pratiques DevOps :
o Git,
o GitHub Actions,
o CI/CD.
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MLOps & Déploiement
• Expérience des environnements cloud et MLOps :
o Azure ML,
o Terraform,
o Databricks.
• Outils de monitoring et observabilité :
o LangSmith,
o Honeycomb,
o OpenTelemetry.
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Data Engineering & Manipulation documentaire
• Mise en place de pipelines documentaires.
• Nettoyage, transformation et structuration des données.
• Gestion du stockage documentaire et vectoriel.
• Maîtrise des formats :
o JSONL,
o Parquet,
o embeddings.

Aptitudes / Qualités personnelles requises :

• Forte capacité d’analyse, d’innovation et d’industrialisation.
• Esprit collaboratif et orientation produit.
• Capacité à travailler dans des environnements cloud et multi-technologies.