Engineer II AI Enablement

Technologie

Informatique

Paris

PythonTypeScriptLLMRAGAWSDockerKubernetesCI/CDAPI RESTSQLAgent frameworksMCP

Rôle

Ingénieur responsable de la conception du déploiement et de l'exploitation de systèmes d'IA et d'agents pour les fonctions internes de l'entreprise en charge du cycle de vie complet des fonctionnalités et projets.

Technologies

PythonTypeScriptLLMRAGAWSDockerKubernetesCI/CDAPI RESTSQLAgent frameworksMCP

Entités

AI Enablement Crew

Contextes

TechnologieDonnées et analyticsIntelligence artificielle

Compétences

Développement d'applications LLMIngénierie des prompts et contexteConception d'APIIntégration de données multi-systèmesConception de bases de donnéesModélisation de donnéesDéveloppement full-stackSécurité et IA responsableObservabilité et instrumentationGestion d'incidents et RCACollaboration et résolution de problèmesMentalité centrée utilisateur

Challenges détectés

8 enjeux

Les principaux enjeux identifiés chez Kpler, avec les technologies et compétences associées.

01Transformation
Construire et opérer des agents et assistants IA pour les fonctions internes
Technologies clés
LLMAgent frameworksPythonTypeScript
Compétences clés
Développement d'applications LLMIngénierie des prompts et contexte
02Optimisation
Construire et maintenir des pipelines de bases de connaissances
Technologies clés
RAGSQL
Compétences clés
Modélisation de donnéesConception de bases de données
03Intégration
Intégrer les systèmes IA avec les outils et sources de données de l'entreprise
Technologies clés
API RESTPythonTypeScript
Compétences clés
Conception d'APIIntégration de données multi-systèmes
04Conformité
Appliquer les garde-fous de sécurité et les pratiques d'IA responsable
Compétences clés
Sécurité et IA responsableContrôle d'accèsConfidentialité des données
05Optimisation
Construire des outils et interfaces orientés utilisateur
Technologies clés
TypeScriptPython
Compétences clés
Développement full-stack
06Optimisation
Instrumenter les solutions avec des métriques d'adoption, qualité et coût
Compétences clés
Observabilité et instrumentation
07Optimisation
Maintenir la fiabilité, l'observabilité et la maintenabilité des systèmes
Technologies clés
CI/CDDockerKubernetes
Compétences clés
Gestion d'incidents et RCA
08Transformation
Exécuter le plan d'adoption de l'IA à l'échelle de l'entreprise
Technologies clés
LLMAgent frameworks
Compétences clés
Développement d'applications LLM