Lead Engineer, Langchain

🕒 il y a 1 jour

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 15%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Epsilon ASI

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11 - 50 employés

Fondée en 2019

🤖 Intelligence artificielle

💼 Conseil

🤝 B2B

Artificial Intelligence • Consulting • B2B

Epsilon ASI est un cabinet de conseil en ingénierie et en adoption de l’IA qui aide les organisations à adopter l’IA de manière sûre, sécurisée et efficace. L’entreprise intervient sur l’ensemble du cycle d’adoption de l’IA — de l’exploration et l’identification des workflows à forte valeur ajoutée jusqu’à la conception, la mise en œuvre et l’exploitation de systèmes d’IA en production. Parmi les services proposés figurent la stratégie IA, les applications d’IA, les workflows d’agents, le LLMOps, la sécurité et la gouvernance, l’infrastructure IA, l’optimisation des coûts, l’accompagnement et la montée en compétences, ainsi que des partenariats d’ingénierie intégrée. Ses offres comprennent des audits de préparation à l’IA, des sprints de mise en production de l’IA et des partenariats intégrés de long terme, afin d’aider les équipes à mesurer la valeur métier, à garantir la sécurité et l’observabilité, et à maîtriser les coûts à mesure que l’IA se développe.

Description

• Design and develop production-grade AI/LLM applications using LangChain and related frameworks • Build and integrate LLM-powered workflows, agents, and applications • Develop scalable backend services and APIs using Python • Integrate LLMs with external data sources, APIs, tools, and enterprise systems • Develop solutions involving prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), tool calling, and AI agents • Deploy and maintain AI applications within a major cloud environment • Collaborate with engineers, product stakeholders, and clients to translate business requirements into technical solutions • Evaluate emerging AI/LLM technologies and identify opportunities to improve existing solutions • Write clean, maintainable, well-tested code suitable for production environments • Troubleshoot, optimize, and improve the performance, reliability, and scalability of AI applications

🎯 Exigences

• Mid-to-senior level software engineering experience • Strong proficiency in Python • Hands-on experience with LangChain or comparable LLM/AI application frameworks • Experience with at least one major cloud platform: AWS, Google Cloud Platform (GCP), or Microsoft Azure • Strong understanding of software engineering fundamentals, APIs, and application development • Experience building or integrating LLM-powered applications • Ability to work independently in a remote environment while collaborating effectively with a distributed team • A Bachelor's degree is not required if the candidate has strong relevant experience • Master's or PhD graduates with relevant hands-on experience in AI, machine learning, computer science, or a related field are encouraged to apply • Not intended for candidates coming directly from an undergraduate program without professional or substantial project experience • Nice to have: Experience with LangGraph • Nice to have: Experience building AI agents or agentic workflows • Nice to have: Experience with RAG, vector databases, embeddings, and semantic search • Nice to have: Familiarity with OpenAI, Anthropic, Gemini, or other foundation models • Nice to have: Experience with Docker and/or Kubernetes • Nice to have: Experience with CI/CD and production cloud deployments • Nice to have: TypeScript experience • Nice to have: Experience working in a consulting or client-facing environment

🏖️ Avantages

• Contract-to-hire arrangement • Remote work

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