AI ENGINEER (H/F) at SFEIR

Nantes, Pays de la Loire, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

23 Jan, 26

Salary

0.0

Posted On

26 Oct, 25

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Python, Docker, Kubernetes, MLOps, LLMOps, Automation, CI/CD, Cloud

Industry

IT Services and IT Consulting

Description

👋 C’est quoi SFEIR ? SFEIR, c’est avant tout une communauté de plus de 900 passionnés de tech, répartis en France, en Belgique et au Luxembourg. Notre mission ? Accompagner nos clients dans leurs projets les plus ambitieux : 🔹 Développer des applications web et mobiles performantes ; 🔹 Concevoir des architectures SI, Cloud et Data ; 🔹 Innover grâce à l’IA et proposer des solutions concrètes ; 🔹 Diffuser les meilleures pratiques de développement. 🌍 Et SFEIR Nantes ? SFEIR Nantes, c’est : 🔹 60 consultant(e)s unis par la passion et la convivialité ; 🔹 4 managers techniques : @Hoani , @Adrien ,@Benoit @Jean François 🔹 +15 clients locaux et +120 au niveau national ; 🔹 Des locaux en plein cœur de la Cantine Numérique, la “Silicon Valley” de l’île de Nantes. Notre force ? Un modèle à taille humaine où les managers sont aussi développeurs. Chacun a la possibilité de s’exprimer, de s’impliquer dans la vie de l’agence et de faire grandir la communauté. La passion de la tech nous anime, et nous encourageons chacun à se former, se certifier et partager ses connaissances à travers nos événements internes et externes (DevFest, Devoxx, Meetups…). 🚀 Comment on t’aide à progresser : Chez SFEIR, ta progression est au cœur de notre modèle : 🔹 Des échanges mensuels avec ton manager (un(e) tech comme toi) ; 🔹 Des formations et certifications adaptées à tes besoins ; 🔹 La liberté de choisir et de faire évoluer ta mission ; 🔹 L’opportunité de travailler sur des sujets d’IA avec RAISE, notre propre plateforme d’IA générative. Et si tu souhaites évoluer, plusieurs parcours s’offrent à toi : 🔹 Devenir évaluateur(trice) dans notre processus de recrutement ; 🔹 Animer une SFEIR School ou une formation au SFEIR Institute ; 🔹 Devenir speaker lors de conférences, Meetups ou écoles partenaires ; 🔹 Évoluer vers un rôle d’Engineering Manager ou de Staff Engineer, selon tes ambitions. 💼 Ton rôle : AI Software Engineer En tant qu’AI Software Engineer, tu participeras à la conception, l’industrialisation et l’optimisation de solutions logicielles exploitant l’IA Générative. Tu seras responsable du déploiement, de la surveillance et de la performance des modèles et architectures agentiques en production. Ton rôle sera clé pour faire passer les prototypes d’IA au stade de solutions robustes, maintenables et scalables. Tes missions : 🔹Développer, déployer et maintenir des modèles d’IA Générative en production ; 🔹Concevoir et améliorer des architectures agentiques (multi-agents, orchestration, outils contextuels, etc.) ; 🔹Industrialiser les pipelines de données et de modèles via des pratiques MLOps / LLMOps ; 🔹Utiliser les outils de déploiement et conteneurisation (Docker, Kubernetes) ; 🔹Compétences en automatisation et en intégration continue (CI/CD) ; 🔹Optimiser les performances, la sécurité et les coûts des déploiements sur GCP / AWS / Azure. 🧩 Ton profil 🔹Excellente maîtrise du développement Python ; 🔹Bonne connaissance des outils de déploiement (Docker, Kubernetes) ; 🔹Expérience dans le développement et la maintenance d’architectures agentiques ou de plateformes d’IA Générative ; 🔹Maîtrise des pratiques MLOps / LLMOps ; 🔹Compétences en automatisation et CI/CD ; 🔹Connaissance des environnements Cloud (GCP, AWS ou Azure) \n \n SFEIR collecte vos données à caractère personnel afin de traiter votre candidature. Pour en savoir plus sur la gestion de vos données personnelles et pour exercer vos droits, nous vous invitons à consulter notre Politique de confidentialité.

Responsibilities

As an AI Software Engineer, you will participate in the design, industrialization, and optimization of software solutions utilizing Generative AI. You will be responsible for deploying, monitoring, and ensuring the performance of agent-based models and architectures in production.