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kAIgentic
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11 – 50 Employés
EntrepriseIntelligence artificielleSaaS
kAIgentic est une entreprise de SaaS d’intelligence artificielle dédiée aux entreprises, dont le siège se trouve à Singapour. Elle aide les organisations complexes et à forte intensité de connaissances à transformer leurs connaissances opérationnelles tacites en agents d’IA gouvernés. Sa plateforme associe la configuration d’agents, l’analyse diagnostique des personnes, des systèmes et des processus, ainsi qu’un environnement d’exécution pour le déploiement avec supervision humaine, télémétrie et amélioration continue. Forte de ses racines au Japon et de sa collaboration avec le secteur des services financiers aux entreprises, kAIgentic se concentre sur l’assurance, la conformité et la modernisation concrète de l’IA pour les entreprises réglementées, sans imposer une refonte complète des systèmes existants.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur logiciel, recherche en IA — Bengaluru hybride

Construisez une infrastructure d’IA d’entreprise pour l’intelligence documentaire, GraphRAG, les systèmes de récupération et les intégrations sécurisées multi-agents. Le poste associe ingénierie de production et recherche appliquée en IA.

INIndeHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatiqueScientifique de recherche en IA
Neo4jPython

Description

  • Développer des pipelines complets d’ingestion documentaire capables de gérer les mises en page, les tableaux, les schémas numérisés et les embeddings de contenus longs
  • Créer des systèmes d’extraction LLM contraints par des schémas, avec des schémas typés, des boucles de validation et des cycles automatisés de réparation ou de nouvelle sollicitation
  • Diriger l’ingénierie de récupération autour de la recherche hybride, du reranking et de l’expansion des requêtes
  • Construire des graphes de connaissances et des pipelines de résolution d’entités avec Neo4j ou des magasins de graphes de propriétés comparables pour prendre en charge la récupération GraphRAG
  • Renforcer l’ancrage en combinant des magasins terminologiques avec une génération intégrant la récupération dans la boucle
  • Collaborer avec les équipes produit et recherche pour établir des jeux de données d’évaluation, des grilles de notation et des contrôles de régression
  • Développer l’orchestration multi-agents planificateur-exécutant et le routage des outils avec des SDK natifs
  • Diriger les intégrations MCP et d’agent à agent avec des contrats sécurisés, des frontières d’authentification et le passage de contexte entre services

Exigences

  • Réussite démontrée dans la mise en production de systèmes d’IA en Python, avec typage strict, tests complets et conception de pipelines asynchrones
  • Une méthode de travail axée sur un développement rapide et natif de l’IA
  • Compréhension avancée de la formulation de prompts pour les LLM, de l’extraction fondée sur des schémas et des boucles de réparation automatisées
  • Expertise des embeddings denses, de la recherche hybride, du reranking et de l’expansion des requêtes
  • Expérience de l’exploitation de bases de données de graphes de propriétés telles que Neo4j et de la création de pipelines de résolution d’entités et de GraphRAG
  • Expérience pratique des architectures d’ancrage, des magasins terminologiques et de la génération intégrant la récupération dans la boucle
  • Maîtrise d’outils d’orchestration multi-agents tels que LangGraph ou l’OpenAI Agents SDK, ainsi que des modèles d’intégration sécurisée MCP ou A2A
  • Expérience dans la conception de jeux de données d’évaluation, la création de correcteurs et la mise en œuvre de tests de régression avec des outils de traçage tels que Langfuse
  • Bon jugement pour équilibrer les objectifs de recherche et les exigences produit
  • Capacité à communiquer clairement avec les ingénieurs, les responsables produit et les parties prenantes de haut niveau

Avantages

  • Une réelle autonomie dès le départ
  • Des possibilités d’apprentissage et d’évolution aux côtés de dirigeants expérimentés issus de grandes entreprises
  • Une culture fondée sur la confiance, qui favorise la sécurité psychologique, le désaccord ouvert et l’expérimentation rigoureuse
  • Travailler avec des collègues à Singapour, en Inde, au Japon, en Europe et aux États-Unis

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