Ingénieur Systèmes IA

Vous restez dans le code, vous restez curieux de ce qui se passe après le déploiement, et vous continuez à apprendre au fur et à mesure.

Envie de créer un impact positif grâce à l'IA ?

Fondée comme l'une des premières entreprises d'IA en Belgique avec pour mission de créer un impact significatif, nous croyons en l'automatisation et l'efficacité. Nous considérons l'Intelligence Artificielle comme une boîte à outils qui nous permettra d'automatiser davantage la liste croissante de tâches qui ne nécessitent plus de cognition de niveau humain.

Nous sommes une équipe technique spécialisée dans l'ingénierie de l'IA, les systèmes LLM et le MLOps. Chez Sagacify, qui fait partie de Craftzing, vous trouverez un environnement collaboratif à taille humaine avec un excellent esprit d'équipe où vous pourrez apporter des idées et prendre des responsabilités dans les domaines où vous souhaitez évoluer, quel que soit votre niveau d'expérience. Nous nous efforçons de créer des solutions numériques innovantes avec un impact durable, dans une atmosphère amusante où le travail à distance, les horaires flexibles et les événements d'équipe réguliers font partie de notre culture.

Nous recherchons des personnes compétentes et des joueurs d'équipe pour rejoindre l'aventure.

Votre Rôle

Nous recherchons un Ingénieur Systèmes IA (medior) qui fait le pont entre l'ingénierie IA et le MLOps. Quelqu'un qui aime travailler avec les LLM, les agents et les pipelines RAG, et qui se soucie autant de ce qui se passe une fois qu'un modèle est en production que de sa construction initiale. Dans ce rôle, vous concevrez, construirez, déploierez et exploiterez des systèmes IA de qualité production, avec un fort accent sur l'IA générative, les applications basées sur les LLM et les opérations d'apprentissage automatique fiables. En pratique, votre temps est réparti à environ 60-70 % en ingénierie IA et 30-40 % en MLOps.

Dans ce rôle, vous êtes à l'intersection de l'ingénierie et des opérations, travaillant au sein d'équipes et de disciplines différentes. Vous rapporterez au Head of ML chez Sagacify et collaborerez avec l'équipe Delivery de Sagacify et Craftzing. Un rôle qui peut naturellement évoluer vers un poste de Team Lead au fil du temps.

Ce Que Vous Ferez

• Orchestrer les composants du système IA : LLM, bases de données vectorielles, API, couches d'orchestration et interfaces utilisateur
• Développer des agents autonomes et des systèmes conversationnels capables de planifier des actions et d'interagir avec des outils ou des API externes
• Construire et optimiser des pipelines RAG connectant des sources de données d'entreprise aux LLM pour des réponses fondées, contextualisées et fiables
• Évaluer la qualité du système à l'aide de métriques d'IA générative, de tests de cohérence et de la surveillance de la production (latence, coûts API, biais)
• Déployer et faire évoluer des solutions en accordant une grande attention à la latence, à la sécurité, à la fiabilité et à la rentabilité
• Surveiller l'écosystème pour les nouveaux modèles, frameworks et techniques, y compris les outils open source tels que LangChain, LangGraph, Langfuse, etc.
• Effectuer de l'ingénierie de prompt et de contexte pour améliorer la qualité de la sortie, réduire les hallucinations et gérer efficacement l'état conversationnel

• Construire et maintenir l'automatisation pour le déploiement de modèles, y compris les pipelines CI/CD et les tests automatisés
• Surveiller en permanence les performances des modèles en production, y compris la détection de dérive et le suivi des métriques de qualité
• Gérer les mises à jour des bibliothèques, des modèles et des dépendances associées dans les environnements de production
• Assurer le versionnement, la reproductibilité et le déploiement sécurisé des modèles et des services IA
• Collaborer étroitement avec les ingénieurs ML, les développeurs, les équipes DevOps et d'infrastructure pour une livraison fluide
• Rester informé des dernières pratiques, outils et composants de plateforme MLOps

Vous restez dans le code, vous restez curieux de ce qui se passe après le déploiement, et vous continuez à apprendre au fur et à mesure.

Technologies Principales

• Python
• OpenAI API, Hugging Face Transformers
• LangChain, LangGraph, Langfuse
• FastAPI ou Flask, Docker, Kubernetes, pipelines CI/CD
• Cloud GPU
• AWS (S3, SQS, IAM, RDS, etc.)

Points Bonus Pour L'expérience Avec

• TypeScript
• Azure
• Workflows d'ingénierie natifs de l'IA : expérience pratique de l'utilisation d'agents de codage IA et d'environnements de développement assistés par l'IA (Cursor, Claude Code, W