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Ingénieur IA Déployé Senior (Gemini) (PCS848)
À distanceBrésil
Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil
JavaScriptTypeScriptPythonReactAWSGCPTerraform
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Horaire de travail
💼 Ingénieur IA Déployé Senior (Gemini) 🌎
Pérou, Argentine, Brésil 🏠
À distance
- Configuration 100% à distance pour que vous puissiez travailler où vous êtes le plus productif
- Ce poste s'exerce à temps plein, avec des heures dédiées pour assurer l'alignement avec l'équipe et la livraison d'un travail de qualité
- Disponibilité pendant les heures de bureau américaines
À propos de notre client
Notre client est une société mondiale de conseil en données et IA au service de clients d'entreprise dans plusieurs secteurs, notamment les biens de consommation courante, les services financiers, la santé, l'industrie manufacturière et le secteur public, avec une équipe d'experts en données et IA répartis dans plus de 20 pays.
À propos du poste
Nous recherchons un Ingénieur IA Déployé Senior spécialisé dans Gemini Enterprise et la pile IA de Google pour concevoir, construire et livrer des produits IA full-stack pour des clients d'entreprise. Vous travaillerez intégré chez les clients, prendrez en charge les fonctionnalités IA de l'idée à la production, et servirez de référence pour l'équipe concernant la plateforme IA d'entreprise de Google.
Vous serez responsable de vos composants de bout en bout : l'interface utilisateur front end, le service qui la sous-tend, les pipelines de données qui l'alimentent, le déploiement et les évaluations qui prouvent son bon fonctionnement. Au-delà de la profondeur de la plateforme Google, vous devrez livrer avec confiance sur l'ensemble du spectre full stack, y compris le développement full-stack, l'ingénierie des données, l'infrastructure cloud et la communication client.
Responsabilités
- Développer des interfaces utilisateur en TypeScript et React, ainsi que les services backend et les APIs qui les sous-tendent en Python ou Node
- Implémenter un comportement d'agent incluant l'orchestration, l'appel d'outils et de fonctions, la mémoire et les garde-fous
- Construire des pipelines de génération augmentée par récupération couvrant l'ingestion, le découpage, les embeddings et la recherche vectorielle et hybride
- Concevoir et construire des agents avec les modèles Gemini, Vertex AI, l'Agent Development Kit et l'Agent Engine
- Implémenter et configurer Gemini Enterprise pour les clients, y compris Agent Designer, la boîte de réception pour la gestion des agents de longue durée, et les bacs à sable pour agents
- Connecter Gemini Enterprise aux paysages applicatifs clients via des connecteurs propriétaires et partenaires avec les autorisations, la gouvernance et l'auditabilité appropriées
- Construire des applications ancrées et basées sur la récupération avec Vertex AI Search, RAG Engine, l'ancrage avec Google Search, et BigQuery comme colonne vertébrale des données
- Implémenter l'interopérabilité des agents via le protocole A2A et MCP, et suivre de près les versions de Google pour traduire les nouvelles capacités en valeur client
- Écrire des suites d'évaluation et des tests de régression pour les fonctionnalités alimentées par LLM, en surveillant le coût, la latence et la qualité en production
- Déployer sur l'infrastructure cloud à travers GCP, Azure, ou AWS, et construire et maintenir les pipelines de données alimentant les systèmes d'IA
- Utiliser quotidiennement des outils de codage d'agents tels que Claude Code, Gemini CLI, Codex ou Cursor avec un bon jugement concernant la vérification et la revue
- Communiquer clairement les progrès, les compromis et les blocages aux clients et aux chefs de projet, et soutenir les préventes si nécessaire
- Encadrer les ingénieurs juniors et contribuer aux accélérateurs internes, aux composants réutilisables et aux normes d'ingénierie
Ce que nous recherchons
- 3 à 5 ans d'expérience en ingénierie logicielle ou de données, avec une utilisation pratique intensive des outils IA et du développement basé sur LLM au cours de la dernière année
- Solide expérience pratique avec la pile IA de Google, y compris les modèles Gemini, Vertex AI, et idéalement Gemini Enterprise ou ADK, avec au moins une solution déployée en production sur GCP
- Solides compétences en programmation en Python et TypeScript ou JavaScript, avec une expérience dans la construction et la consommation de APIs
- Expérience en développement front-end avec React ou des frameworks similaires, et au moins un framework backend
- Expérience pratique avec RAG, les embeddings et la recherche vectorielle, et avec au moins un framework d'agent tel que Google ADK, LangGraph ou LangChain
- Solide expérience de travail avec GCP ; Azure ou AWS est un plus
- Maîtrise des outils de codage d'agents tels que Claude Code, Gemini CLI, Codex ou Cursor, et expérience dans la construction et la maintenance de pipelines de données
- Maîtrise professionnelle de l'anglais de niveau C1 ou C2 minimum, car vous travaillerez quotidiennement avec des clients et des collègues internationaux
- Diplôme de licence ou de master en informatique, ingénierie ou domaine connexe, ou expérience pratique équivalente
- Une certification Google Cloud est un différenciateur fort à l'application ; si vous n'en avez pas encore, l'obtention d'une certification dans les deux premiers mois est requise, avec prise en charge de l'examen et temps de préparation fournis. La certification préférée est Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, couvrant Vertex AI, l'IA générative et le ML en production.
Exigences de candidature
Veuillez soumettre :
- Un CV à jour
- Un lien GitHub ou un portfolio montrant les systèmes IA ou les projets full-stack que vous avez construits et déployés en production, en mettant l'accent sur la pile IA de Google ou le travail d'agent
- Une vidéo Loom de 1 à 2 minutes vous présentant, décrivant un système IA en production dont vous étiez responsable de bout en bout sur la pile Google, et expliquant comment vous avez abordé l'évaluation et la fiabilité parallèlement à la construction de la fonctionnalité
Seuls les candidats qui soumettent à la fois un portfolio et une vidéo Loom passeront à l'étape suivante du processus d'embauche.
Atouts
- Expérience avec les serveurs MCP, les modèles multi-agents, ou les outils d'évaluation LLM tels que LangSmith, Langfuse ou promptfoo
- Expérience avec les pipelines Terraform ou CI/CD
- Expérience avec GCP, BigQuery, ou les intégrations Google Workspace aux côtés de Gemini Enterprise
Rémunération et congés
- Rémunération versée en USD
- Paiement bi-mensuel les 15 et 30
- Congés payés conformément à la politique de l'entreprise
- Jours fériés observés conformément aux directives de l'entreprise
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