Ingénieur(e) IA Générative & Multi-Agents – Cyber Risk Modeling🚀 Pourquoi ce poste est unique
Chez Citalid, nous développons une plateforme de Cyber Risk Quantification (CRQ) permettant aux grandes organisations de piloter leur exposition cyber en langage financier et stratégique.
Nous intégrons aujourd’hui des systèmes d’IA générative et des architectures multi-agents au cœur de notre moteur de modélisation du risque : analyse documentaire intelligente, extraction automatisée d’informations, orchestration d’agents spécialisés, génération d’analyses et aide à la décision.
Vous rejoindrez l’équipe Risk Modeling, à l’interface entre :
IA générative,
ingénierie logicielle,
cybersécurité,
modélisation quantitative du risque.
Le poste offre une forte dimension R&D appliquée avec un impact direct sur le produit et les utilisateurs.
Une montée en compétence progressive sur la Cyber Risk Quantification et la modélisation du risque cyber est prévue dès votre arrivée.
🎯 Vos missions
Construire des pipelines intelligents d’extraction et d’analyse
Vous participerez au développement d’outils capables d’exploiter automatiquement des documents complexes :
rapports d’audit,
questionnaires de sécurité,
contrats,
analyses de risque,
documentation technique.
Votre objectif : transformer ces données hétérogènes en informations exploitables pour nos modèles quantitatifs.
Concrètement, vous serez amené·e à :
développer des mécanismes d’extraction et de structuration de données,
améliorer la robustesse et la qualité des traitements,
réduire les ambiguïtés et fiabiliser les résultats produits par les modèles.
Développer des briques d’IA générative en production
Vous travaillerez directement sur l’intégration de LLM dans nos workflows métier :
analyse et synthèse de contenus,
extraction d’informations,
reformulation et enrichissement,
raisonnement assisté.
Vous contribuerez notamment à :
concevoir et optimiser des prompts,
tester différentes stratégies d’orchestration,
évaluer la qualité des sorties,
collaborer avec les experts métier pour améliorer la pertinence des modèles.
Concevoir des architectures multi-agents
Vous participerez à la conception d’agents spécialisés collaborant entre eux pour automatiser des tâches complexes :
préparation des analyses,
configuration des scénarios de risque,
interaction avec les moteurs de calcul,
synthèse et restitution des résultats.
Vous travaillerez également sur :
l’orchestration des interactions entre agents,
l’intégration dans notre plateforme SaaS,
les problématiques de stabilité, performance et scalabilité.
Le poste inclut une forte dimension LLMOps :
déploiement et maintenance des modèles,
monitoring des coûts et de la latence,
suivi de la qualité des sorties,
sécurisation des usages IA en production.
Explorer, expérimenter, améliorer
L’IA évolue vite — et nous aussi.
Vous serez encouragé·e à :
tester de nouvelles approches,
expérimenter des frameworks et architectures émergentes,
suivre les avancées sur les LLM et systèmes multi-agents,
contribuer à la réduction des hallucinations, biais et erreurs de raisonnement.
Vous évoluerez dans un environnement où les idées peuvent rapidement devenir des fonctionnalités produit.
🎓 Ingénieur(e) avancé(e)_4 à 7 ans d’expérience
Nous recherchons un·e ingénieur(e) confirmé(e), à l’aise avec la production de systèmes IA complexes, pour travailler au cœur de nos modèles de langage et de nos architectures multi-agents appliquées à la cybersécurité.
⚙️ Ce que vous maîtrisez
Python et l’écosystème IA / data
Des frameworks LLM (LangChain, Hugging Face ou équivalents)
La conception de systèmes basés sur des LLM en production
Des notions solides en IA / machine learning / data science
L’analyse et l’exploitation de documents complexes (structurés / non structurés)
🚀 Ce qui fait la différence
Expérience sur des systèmes multi-agents ou orchestrés
Bonne compréhension des enjeux de fiabilité, qualité et passage en production
Rigueur technique + forte autonomie
Aisance dans des environnements complexes et multi-interlocuteurs
Anglais technique opérationnel
✨ Bonus appréciés
Backend (Django, FastAPI ou équivalent)
Statistiques / probabilités appliquées
NLP
Intérêt pour la cybersécurité, le risque ou l’assurance
Capacité à vulgariser des sujets complexes simplement