Publiée 21 juillet 2026
AI Agent Engineer - F/H
Purse
Lille, Hauts-de-France 59777, France
CDI
Vous rejoignez Purse en tant qu'AI Agent Builder, au cœur de notre infrastructure de paiement. Votre terrain de jeu : tous nos départements internes, des millions de transactions, des données riches et des problématiques métier concrètes, fraude, conversion, comportements marchands.
Vous n'êtes pas là pour faire de la R&D dans le vide. Votre mission est de concevoir, construire et déployer en production des agents IA autonomes ainsi que la plateforme qui les gère, capables d'exécuter des tâches complexes, d'orchestrer des outils et des API, et de prendre des décisions dans un cadre défini, le tout avec une gouvernance rigoureuse pour garantir sécurité et conformité à tout moment, aussi bien pour un usage interne que directement dans notre produit.
Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes de Purse.
Ce que vous ferez concrètement
Concevoir des agents IA de bout en bout
Évaluer, monitorer et itérer
Embarquer les équipes
Stack et environnement
Le profil que nous recherchons
Expérience
Compétences techniques
Softskills
Nice to have
Ce que Purse vous offre
Rejoindre Purse, c'est :
Département Data Poste AI Engineer Localisations Lille Statut à distance Hybride
Vous n'êtes pas là pour faire de la R&D dans le vide. Votre mission est de concevoir, construire et déployer en production des agents IA autonomes ainsi que la plateforme qui les gère, capables d'exécuter des tâches complexes, d'orchestrer des outils et des API, et de prendre des décisions dans un cadre défini, le tout avec une gouvernance rigoureuse pour garantir sécurité et conformité à tout moment, aussi bien pour un usage interne que directement dans notre produit.
Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes de Purse.
Ce que vous ferez concrètement
Concevoir des agents IA de bout en bout
- Vous identifiez les cas d'usage à fort potentiel d'automatisation agentique : support client, opérations internes, assistance marchande dans le produit...
- Vous concevez l'architecture de l'agent : découpage des tâches, choix des outils exposés, stratégie de raisonnement, boucles de correction
- Vous intégrez ces agents dans notre écosystème produit et nos outils internes, avec les mêmes exigences de robustesse et de scalabilité que n'importe quel composant en production
- Vous bâtissez la plateforme de gestion des agents et assurez la gouvernance pour garantir la sécurité et la conformité à tout moment
Évaluer, monitorer et itérer
- Vous construisez des frameworks d'évaluation pour mesurer la fiabilité, la pertinence et les dérives de vos agents, pas seulement leur capacité à produire une réponse qui sonne bien
- Vous monitorez le comportement des agents en production et mettez en place les garde-fous nécessaires (limites d'action, validation humaine, fallback)
- Vous itérez rapidement à partir des retours terrain et des métriques business
Embarquer les équipes
- Vous travaillez en lien étroit avec notre AI Engineer, les équipes Tech & Data pour cadrer les cas d'usage et livrer des agents qui s'intègrent réellement dans les processus existants
- Vous accompagner l'ensemble des équipes (Tech et non-Tech) dans l'adoption des outils agentiques afin de leur donner les outils et la connaissance nécessaires à la création d'agents en autonomie.
Stack et environnement
- LLM APIs (OpenAI, Anthropic, autres selon le besoin), frameworks agentiques (type LangGraph, LangChain, CrewAI ou équivalent), ainsi que des solutions no-code / low-code d'orchestration d'agents (type n8n, Dust ou équivalent)
- Python, GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub), bases vectorielles pour le RAG
- Méthodologie agile, forte proximité avec les équipes Data et Tech de Purse
Le profil que nous recherchons
Expérience
- Minimum 4 ans d'expérience en Data Science, ML Engineering ou AI Engineering, avec une expérience concrète de construction d'agents, d'implémentation de plateforme d'orchestration et de gouvernance agentique, et d'applications LLM en production
- Une pratique réelle du function calling, du RAG ou de l'orchestration d'outils, pas uniquement du prompt engineering exploratoire
Compétences techniques
- Maîtrise de Python
- Bonne connaissance des LLM et de leurs limites : hallucination, coût, latence, fenêtre de contexte
- Expérience solide avec au moins un framework agentique ou d'orchestration LLM
- Notions solides de MLOps et CI/CD pour industrialiser vos agents, pas seulement les prototyper
- À l'aise avec GCP ou un environnement cloud équivalent
Softskills
- Pédagogie : vous vulgarisez sans simplifier, vous convainquez par les faits
- Autonomie et proactivité : vous identifiez les problèmes avant qu'on ne vous les soumette
- Esprit d'analyse et de synthèse : vous allez à l'essentiel et formulez des recommandations actionnables
- Curiosité : les dernières avancées en IA vous intéressent et vous les expérimentez
Nice to have
- Connaissance des systèmes de paiement et de leurs contraintes (fraude, conversion, risque)
- Expérience en environnement agile
Ce que Purse vous offre
- Un terrain de données exceptionnel : volumes transactionnels réels, diversité des cas d'usage, impact business mesurable dès les premiers mois
- Une vraie autonomie technique : vous construisez, vous proposez, vous décidez en binôme avec l'AI Engineer
- Un environnement fintech en croissance, avec des enjeux IA qui prennent encore plus d'ampleur
- Une équipe soudée, avec une culture tech exigeante et collaborative
Rejoindre Purse, c'est :
- Participer activement à l'aventure d'une fintech internationale en pleine croissance
- Rejoindre une joyeuse équipe soudée aux profils variés
- Bénéficier de télétravail & de locaux agréables partagés avec un écosystème de startups et situés en face de la gare Lille Europe
- Des tickets restaurants en collaboration avec Ekip (pris en charge à 60%)
- Une prise en charge de 75% de titre de transport
- L'accès à un forfait mobilité douce (55€/ mois max)
- Et bien sûr, une vie d'équipe riche avec des événements tous les 2 mois
Département Data Poste AI Engineer Localisations Lille Statut à distance Hybride