Les missions du poste
HymaÏa est l'accélérateur de la transformation Data & IA des entreprises. Experts tech, IA et Produit, nous aidons les individus, équipes et organisations à repenser leur quotidien et leurs produits à l'ère de l'IA. Rejoindre Hymaïa, c'est faire partie d'une équipe pluridisciplinaire, passionnée, qui allie expertise technique de pointe, vision produit et approche organisationnelle pragmatique. C'est une équipe à taille humaine, qui ne se contente pas que de conseiller : nous développons, nous montrons par l'exemple et nous formons.Si tu souhaites être au coeur de l'écosystème Data & IA français, tu es au bon endroit. Hymaïa, c'est avant tout une volonté d'être un Hub de partage et de savoir, avec un fort ancrage communautaire. Tu auras donc l'opportunité d'avoir un impact fort à travers nos conférences comme la Forward Data Conference et l'AI Product Day ou encore en devenant un formateur.ice via nos formations techniques, IA et produit certifiées.
LE CONTEXTE :Nous recherchons un·e Lead AI Engineer pour scaler l'impact d'Hymaia au sein de notre practice AI Engineering. Tu interviens sur des sujets de conseil, delivery et training auprès de scale-ups et de grands groupes pour concevoir, déployer et passer à l'échelle des systèmes IA de bout en bout, et faire monter en compétence les équipes autour de toi. Chez Hymaia, le·la Lead AI Engineer traite l'IA comme le coeur du système. Tu portes la qualité technique, les choix d'architecture et l'industrialisation en production, à l'échelle. Tes formats d'intervention : delivery de systèmes agentiques et RAG, mise en place de l'évaluation et de l'observabilité, coaching d'équipes de développement, et conseil sur les choix de stack. Concrètement : sur tes premiers mois, tu peux industrialiser un système agentique de bout en bout chez un client, mettre en place son pipeline d'évaluation, et guider l'équipe vers son autonomie pour le faire évoluer. TES MISSIONSDelivery & passage à l'échelleConcevoir et déployer des systèmes IA production-grade de bout en bout : agents, pipelines RAG, orchestration multi-modèles, LLMOps.Faire passer les prototypes low/no-code à des systèmes robustes, scalables et maintenables pour les use cases les plus stratégiques.Mettre en place l'évaluation, les guardrails et l'observabilité qui rendent les systèmes fiables et mesurables.Intervenir sur l'ensemble des étapes, de l'ingestion à l'inférence at scale.Leadership technique & architecturePiloter les décisions d'architecture avec pragmatisme : choix de stack, Build vs Buy, arbitrages coût / latence / qualité.Maîtriser les failure modes des systèmes non-déterministes (hallucination, orchestration multi-agents, gestion d'état) et savoir quand un système agentique est la bonne réponse, et quand il ne l'est pas.Coacher 1 à 3 AI Engineers en mission : revues de code, pair-programming, montée en compétence.Collaborer avec des Engineering Manager et Product Manager, côté client comme côté Hymaia.Impact & rayonnementAncrer les bonnes pratiques chez le client et laisser les équipes plus fortes qu'à ton arrivée : architectures de référence, guidelines réutilisables.Contribuer aux convictions AI Engineering d'Hymaia : guildes, formations internes (AI Engineering, Agentic Engineering).Représenter Hymaia en externe : conférences (Forward Data Conference, AI Product Day), articles, échanges clients.Participer au cadrage d'avant-ventes sur les sujets techniques.
Le profil recherché
Expérience6+ ans en AI Engineering, ML Engineering ou ingénierie logicielle, dont au moins 3 ans sur des systèmes IA/LLM en productionExpérience sur au moins un hyperscaler (AWS, GCP ou Azure)Expérience en conseil ou environnement multi-clients appréciéeCompétences clésMaîtrise de Python et des fondamentaux MLExpérience confirmée de LLMs en production : patterns agentiques, RAG, context engineeringStack IA moderne : LangGraph, LangChain, LlamaIndex, MCP, vector databases ; routage multi-provider (Claude, OpenAI, Gemini, etc.)Conception de pipelines d'évaluation, de guardrails et de monitoring (LangSmith, Langfuse, MLflow) pour des systèmes non-déterministesDocker, CI/CD, MLOps ; Data EngineeringNiveau d'anglais permettant d'animer des réunions internationalesPoints bonusGiver Mindset : tu laisses les équipes client plus fortes qu'à ton arrivéeContributions à des projets open source dans l'écosystème IAAppétence pour l'automatisation par les agents et l'industrialisation de l'IA à l'échelleSensibilité aux enjeux d'IA responsable et de souveraineté data & IA
Compétences requises
- Docker
- Python
- Anglais
- Intelligence artificielle
- Routage