AI Engineer (H/F/NB) at Keyrus Portugal

Nantes, Pays de la Loire, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

07 Oct, 26

Salary

0.0

Posted On

09 Jul, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Generative AI, Agentic AI, Python, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, RAG, Vector Databases, API Integration, FinOps AI, SQL, Data Engineering, Prompt Engineering, LLM Evaluation, English Proficiency

Industry

Information Technology & Services

Description

Pourquoi rejoindre Keyrus aujourd'hui ? Keyrus est un groupe international de 2 800 consultants et experts présents dans 28 pays, porté par une conviction forte : ce n'est pas l'intelligence artificielle qui transforme les entreprises, mais l'intelligence conçue, structurée et intégrée à leur fonctionnement. Depuis plus de 30 ans, nous construisons les fondations data qui permettent aux systèmes intelligents de créer de la valeur. Nous concevons le système d'exploitation de l'entreprise intelligente, où la donnée, l'IA et l'expertise humaine s'intègrent au cœur des processus métiers pour générer une performance durable. Chez Keyrus, nous donnons vie à l'intelligence opérationnelle. L'intelligence artificielle ne remplace pas l'humain. Elle lui permet de se concentrer sur ce qu'aucun système ne peut reproduire : comprendre, décider, concevoir et innover. Rejoindre Keyrus, c'est construire son jugement, son expertise et sa capacité à résoudre des problématiques complexes. La technologie est un accélérateur. La culture Keyrus fait la différence. L'excellence opérationnelle permet de relier les deux. AI Engineer L'AI Engineer construit, orchestre et déploie l'intelligence artificielle en production : briques d'IA générative (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), modèles de machine learning, agents multi-étapes intégrés aux systèmes du client. C'est la colonne technique du dispositif Keyrus AI, garant que ce qui est déployé fonctionne, tient à l'échelle et reste maîtrisé en coût : chaque brique construite porte sa propre responsabilité FinOps, du prototype à la production. Ce qui vous attend Vous concevez et déployez des systèmes d'IA agentique de bout en bout : du modèle de langage (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) capable de raisonner à l'agent autonome capable d'agir, en environnement de production réel, pas en prototype isolé. Vous architecturez des agents multi-étapes qui orchestrent outils, mémoire et prise de décision : vous ne branchez pas un modèle sur une API, vous structurez la manière dont l'IA agit dans le système d'information du client. Vous intégrez ce que vous construisez au sein des architectures du système client, en vous appuyant sur les connecteurs, API et protocoles disponibles (CRM, ERP, MCP, webhooks). Vous maîtrisez le coût des modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), des tokens et de l'inférence (FinOps IA), pour que la valeur créée tienne à l'échelle, pas seulement en démonstration. Vous documentez chaque agent que vous construisez (périmètre, capacités, limites, KPIs), pour qu'il reste exploitable au-delà de votre présence sur la mission. Vous itérez à partir des retours d'usage réels (pilotes, métriques), plutôt que de considérer un agent comme terminé dès son premier déploiement. Vous accompagnez la montée en compétences des équipes internes sur ces sujets, en posture de champion du changement. Ce que vous apportez Le socle Architect of Intelligence : des qualités indispensables, présentes dans les critères ci-dessous : curiosité, créativité, communication, conscience professionnelle, culture, capacité à faire. Expérience et parcours Une expérience de construction de briques d'IA générative (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) ou agentique en production, pas seulement en prototype ou en atelier, quel que soit votre point de départ : ESN, éditeur, startup, ou client final. Une pratique de l'intégration système (API, CRM, ERP, webhooks, connecteurs) dans des environnements de production réels. Une trajectoire technique orientée vers l'autonomie croissante sur le déploiement de solutions IA, avec l'ambition d'évoluer aux côtés du Forward Deployed Engineer et du Foundations Architect. Posture et savoir-être Une rigueur d'ingénierie qui dépasse la validation en démonstration : vous pensez production, coût et maintenabilité dès la conception. Une curiosité pour le résultat métier produit par ce que vous construisez, pas seulement pour la technique elle-même. Une capacité à produire, documenter et transmettre ce que vous construisez, pour qu'un agent survive à votre départ de la mission. Une posture d'enablement : vous aimez faire monter les autres en compétence, pas seulement livrer seul. Compétences techniques indispensables Maîtrise d'un langage de prédilection pour l'IA : Python en priorité, Java ou Node.js/TypeScript en alternative selon l'écosystème du client. Conception d'architectures d'agents multi-étapes (prompts, tools, mémoire, guardrails). Utilisation de frameworks d'orchestration d'agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI). Mise en œuvre de RAG et d'évaluation de LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.). Utilisation de bases de données vectorielles (Pinecone, Milvus, Chroma, pgvector). Maîtrise pratique des APIs et SDKs des principaux fournisseurs de modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.), avec function calling / tool use. Mise en place de frameworks d'évaluation et de test de sorties LLM (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) : evals, guardrails. Intégration système au sein d'architectures client (CRM, ERP, MCP, webhooks, connecteurs). Utilisation d'outils d'orchestration low-code/no-code (n8n, Make, Dust). Maîtrise des fondamentaux Data Engineering : SQL, modélisation, plateformes data (Snowflake, BigQuery, Databricks). Maîtrise des leviers FinOps IA : cache sémantique, model tiering, prompt optimization. Rédaction éprouvée de documentation technique (agents, pipelines, architectures d'intégration) destinée à d'autres équipes. Anglais professionnel courant, à l'écrit comme à l'oral, indispensable quel que soit le niveau d'expérience. Ce qui nous anime Intelligence Collective La collaboration entre expertises, métiers et géographies nous permet de combiner les savoir-faire et d'apporter des réponses plus complètes aux défis de nos clients. Fiabilité Notre capacité à délivrer des projets complexes avec rigueur et exigence constitue l'un des fondements de la relation de confiance que nous construisons avec nos clients. Pragmatisme Nous privilégions l'impact concret et la création de valeur mesurable plutôt que les discours technologiques abstraits. Esprit Entrepreneurial La curiosité, l'énergie et l'autonomie sont au cœur de notre culture. Elles favorisent l'initiative, l'innovation et le développement continu de nos expertises. À propos de Keyrus Chez Keyrus, nous accompagnons les organisations dans leur passage d'une IA expérimentale à une IA industrialisée, d'agents isolés à des systèmes orchestrés, et de l'analyse à l'exécution. C'est cette expertise que nous appelons l'Architecture de l'Intelligence. Grâce à notre modèle propriétaire Human Orchestrated Model™ (HOM), nous concevons des environnements intelligents reposant sur trois piliers fondamentaux : des fondations data et intelligence robustes et fiables ; une gouvernance garantissant que l'humain reste au cœur de la décision ; des mécanismes de pilotage de la performance permettant une amélioration continue. Fort de plus de 30 ans d'expertise et de 2 800 collaborateurs répartis dans 28 pays, Keyrus accompagne les entreprises bien au-delà de leur transformation. Keyrus est coté sur Euronext Growth Paris (ALKEY – Code ISIN : FR0004029411).

Responsibilities

Design, orchestrate, and deploy end-to-end agentic AI systems and multi-step agents into real production environments. Integrate AI solutions into client architectures (CRM, ERP) while managing costs through AI FinOps and providing technical documentation.