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À propos d'ActAI
Il existe aujourd'hui plus de 5 milliards d'utilisateurs qui utilisent des applications basiques telles que la messagerie, les notes, les tâches ou le calendrier, sans qu'elles ne soient natives à l'IA. Notre mission est de créer des applications proactives pour tout le monde, y compris pour ceux qui ne sont pas habitués aux prompts complexes. Nous visons à apporter de l'intelligence aux conversations, aux courses, à l'organisation et aux flux de travail, avec un besoin de prompting minimal, voire inexistant.
Notre première application est une application de communication mobile axée sur les agents. Nous pensons que le développement d'applications que les utilisateurs utilisent quotidiennement pour la communication, la coordination et la collaboration aidera à intégrer l'IA dans leur vie. L'effet net est d'éliminer la désinformation, de réduire les coûts de coordination, et de permettre des tâches et une collaboration de haute qualité à grande échelle avec peu ou pas de prompting.
À propos du poste
En tant qu'ingénieur d'application LLM, vous construirez la couche d'intelligence qui alimente les expériences IA d'ActAI.
Objectifs
Vous travaillerez à l'intersection des LLMs, de l'ingénierie logicielle et du produit, en concevant des flux de travail d'agents, en améliorant le comportement des modèles et en transformant les capacités de l'IA en expériences utilisateur fiables.
Vous prendrez en charge les problèmes de bout en bout, de la compréhension des besoins des utilisateurs à la conception de flux de travail agentiques, en passant par l'intégration de modèles et d'outils, la création de systèmes d'évaluation et l'amélioration continue du comportement de l'IA en production.
- Développer et déployer des applications basées sur LLM et des flux de travail d'agents IA
- Concevoir des systèmes pour le raisonnement, la planification, la mémoire, l'utilisation d'outils et l'exécution en plusieurs étapes
- Construire des pipelines d'orchestration fiables qui transforment les sorties probabilistes des modèles en actions prévisibles, observables et sûres
- Intégrer les LLMs avec des APIs, des bases de données, des outils de recherche, des services internes et des outils externes.
- Développer le prompting, l'ingénierie de contexte, les sorties structurées, l'appel d'outils et d'autres techniques pour améliorer le comportement des modèles
- Créer des cadres d'évaluation et des jeux de données pour mesurer la qualité, la fiabilité et les régressions de l'IA
- Déboguer les systèmes d'IA sur l'ensemble de la pile, du comportement des modèles et des prompts à l'orchestration, aux services backend et à l'UX produit
- Optimiser les systèmes d'IA pour la qualité, la latence et le coût
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes produit et ingénierie pour transformer des problèmes produit ambigus en solutions d'IA fonctionnelles
- Établir des pratiques de production pour l'observabilité, le traçage, l'expérimentation, l'évaluation et l'amélioration continue
Stack technique
- Python
- APIs LLM et fournisseurs de modèles, y compris les APIs compatibles avec OpenAI et les modèles à poids ouverts
- Cadres d'agents et systèmes d'orchestration
- Bases de données vectorielles et systèmes de récupération
- Services Backend, APIs et systèmes distribués
- PyTorch / JAX
Profil idéal
- Solides fondamentaux en ingénierie logicielle avec une expérience dans la création d'applications basées sur l'IA
- Expérience pratique des LLMs, de l'IA générative ou des systèmes basés sur des agents
- Expérience dans la conception de prompts, de flux de travail, d'évaluations ou du comportement de l'IA
- Capacité à écrire du code propre et de qualité production
- À l'aise pour travailler sur différentes couches d'abstraction (modèle → système → produit)
- Solides compétences en résolution de problèmes dans des environnements ambigus et en évolution rapide
- Orientation vers le déploiement, l'itération et l'amélioration continue
Résultats attendus
- Les fonctionnalités d'IA atteignent rapidement la production et ont un impact mesurable sur les utilisateurs
- Les flux de travail basés sur LLM sont fiables, évolutifs, observables et maintenables
- La qualité de l'IA s'améliore grâce à une évaluation, une expérimentation et une itération systématiques
- Les flux de travail d'IA deviennent de plus en plus prévisibles, efficaces et rentables
- Les capacités complexes de l'IA sont traduites en expériences utilisateur simples et intuitives
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