Ingénieur Data IA H/F - Skiils

Le besoin

L'Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines.

Missions

• Prendre en charge la maintenance, le développement évolutif et la fiabilisation continue de l'agent conversationnel d'analyse de données, déployé en production sur Agent Platform.

• Garantir la continuité de service et renforcer la robustesse de l'outil.

• Faire monter la solution en qualité grâce à des métriques d'évaluation poussées et des fonctionnalités d'analyse avancées.

Livrables :

• Poursuite de la conception, de l'industrialisation et du suivi des indicateurs de performance de l'agent.

• Maintenance, documentation et enrichissement du framework d'évaluation.

• Réalisation d'études approfondies sur les comportements du modèle afin d'identifier les dérives, optimiser les résultats et proposer des axes d'amélioration.

• Intégration du protocole A2UI pour la génération et l'exposition dynamique de graphiques enrichis directement dans l'interface utilisateur.

Outils & Environnement

Must Have :

• Concevoir des workflows multi-agents et protocoles A2A/ACP.

• Connecter les LLM aux données et outils via MCP.

• Évaluer les modèles via pipelines QA et LLM-as-a-Judge.

Nice to Have :

• Concevoir des graphes d'agents complexes avec ADK, LangChain et LangGraph.

• Analyser et nettoyer des données avec Pandas, NumPy et notebooks.

• Implémenter des patterns de raisonnement (ReAct, CoT, planification autonome).

• Gérer des bases vectorielles (embeddings, indexation, requêtage).

• Optimiser la recherche hybride et le re-ranking.

Profil recherché

1. Concevoir des workflows multi-agents et protocoles A2A/ACP
2. Connecter les LLM aux données et outils via MCP
3. Évaluer les modèles via pipelines QA et LLM-as-a-Judge
4. Concevoir des graphes d'agents complexes avec ADK, LangChain et LangGraph (souhaité)
5. Analyser et nettoyer des données avec Pandas, NumPy et notebooks (souhaité)
6. Implémenter des patterns de raisonnement (ReAct, CoT, planification autonome) (souhaité)
7. Gérer des bases vectorielles (embeddings, indexation, requêtage) (souhaité)
8. Optimiser la recherche hybride et le re-ranking (souhaité)