Senior Software Developer - MCP and Agentic AI

Overview

Develop AI-driven software with LLMs for MCP and agentic AI systems

Key Responsibilities

• software dev
• ai integration
• llm deployment
• aws scalability
• api docs
• model observability

Tasks

-Design and Development: Participate in the full software development lifecycle, including designing, coding, testing, and debugging of agentic AI frameworks and autonomous systems powered by LLMs for reasoning, decision-making, and tool execution -Continuous Improvement: Identify areas for improvement in existing systems and make recommendations for enhancements -Collaboration: Work closely with cross-functional teams to understand requirements, provide technical expertise, and deliver high-quality solutions -AI and Machine Learning Integration: Collaborate with engineers and AI specialists to integrate machine learning models, including LLMs, into production applications. Integrate and optimize large language models and RAG pipelines using LangChain, FAISS, or similar frameworks to enhance content retrieval -Scalability: Ensure scalability, security, and reliability of deployed AI services to handle growing data and user demands within AWS environments (Lambda, ECS, Aurora, S3, Bedrock) -Documentation: Maintain comprehensive documentation for new and existing features (APIs, and MCP workflows) -Évolutivité : Assurer l'évolutivité, la sécurité et la fiabilité des services d'IA déployés afin de gérer la croissance des données et des demandes des utilisateurs dans les environnements AWS (Lambda, ECS, Aurora, S3, Bedrock) -AI Observability: Apply observability tools such as Comet Opik for model tracing, prompt evaluation, and system monitoring

Requirements

• python
• tensorflow
• pytorch
• faiss
• langchain
• ci/cd

What You Bring

-Expérience : au moins 3 ans d'expérience professionnelle dans le développement de logiciels, avec une spécialisation dans les applications d'IA et d'apprentissage automatique -Expérience dans la création de systèmes de stockage RAG ou vectoriels à grande échelle à l'aide de FAISS, Redis ou d'outils comparables -Conception et développement : participer à l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel, y compris la conception, le codage, les tests et le débogage de cadres d'IA agentique et de systèmes autonomes alimentés par des LLM pour le raisonnement, la prise de décision et l'exécution d'outils -Expérience avec les frameworks d'IA et d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch ou similaires, les serveurs MCP (Model Context Protocol), la gestion de l'enregistrement des outils, le partage de contexte et la communication sécurisée entre agents -Solid understanding of software design principles, algorithms, and data structures -Excellent communication and teamwork abilities -Une expérience dans le traitement du langage naturel (NLP) et l'IA conversationnelle serait un atout -Knowledge of CI/CD pipelines and DevOps practices -Experience with Large Language Models (LLMs) and their application in software development -Collaboration : travailler en étroite collaboration avec des équipes interfonctionnelles pour comprendre les exigences, fournir une expertise technique et proposer des solutions de haute qualité -Expérience avec des outils d'expérimentation et d'observabilité tels que Comet Opik ou Weights & Biases -Expérience avec les grands modèles linguistiques (LLM) et leur application dans le développement de logiciels -Expérience avec des frameworks tels que LangChain, DySpy ou CrewAI pour l'orchestration multi-agents et le raisonnement contextuel -Expérience préalable dans le domaine des systèmes distribués à grande échelle -Solide compréhension des principes de conception de logiciels, des algorithmes et des structures de données -Qualité du code : rédiger un code Python propre, facile à maintenir et efficace, tout en respectant les meilleures pratiques du secteur. Utiliser des outils de développement assistés par l'IA tels que Cursor, Claude Code ou Copilot pour accélérer le codage et l'expérimentation -Experience: Minimum of 3 years of professional software development experience, with a focus on AI and machine learning applications -Proficiency in programming languages such as Python, Java, or C++ -Experience with natural language processing (NLP) and conversational AI would be a plus -Solides compétences en matière de résolution de problèmes et capacité à penser de manière critique -Experience building large-scale RAG or vector-based storage systems using FAISS, Redis, or comparable tools -Education: Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Software Engineering, or a related field -Code Quality: Write clean, maintainable, and efficient Python code while adhering to industry’s best practices. Use AI-assisted development tools like Cursor, Claude Code, or Copilot to accelerate coding and experimentation -Maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java ou C++ -Excellentes aptitudes à la communication et au travail d'équipe -Documentation : Tenir à jour une documentation complète sur les fonctionnalités nouvelles et existantes (API et workflows MCP) -Familiarity with cloud platforms (AWS, Azure, or Google Cloud) and containerization technologies (Docker, Kubernetes) -Capacité à travailler dans un environnement agile et en constante évolution -Strong problem-solving skills and the ability to think critically -Connaissance des plateformes cloud (AWS, Azure ou Google Cloud) et des technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) -Prior experience in working on large-scale, distributed systems -Formation : Licence ou master en informatique, génie logiciel ou dans un domaine connexe -Ability to work in a fast-paced, agile environment -Observabilité de l'IA : appliquer des outils d'observabilité tels que Comet Opik pour le traçage des modèles, l'évaluation rapide et la surveillance du système -Intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique : collaborer avec des ingénieurs et des spécialistes en IA pour intégrer des modèles d'apprentissage automatique, y compris des LLM, dans des applications de production. Intégrer et optimiser les grands modèles linguistiques et les pipelines RAG à l'aide de LangChain, FAISS ou de cadres similaires afin d'améliorer la récupération de contenu -Experience with AI and machine learning frameworks like TensorFlow, PyTorch, or similar, Model Context Protocol (MCP) servers, handling tool registration, context sharing, and secure communication between agents -Experience with frameworks such as LangChain, DySpy, or CrewAI for multi-agent orchestration and contextual reasoning -Connaissance des pipelines CI/CD et des pratiques DevOps -Experience with experimentation and observability tools such as Comet Opik or Weights & Biases

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About Autodesk

-Pioneered software for 2D and 3D design, revolutionizing industries. -Known for products like AutoCAD, it reshaped architecture, engineering, and manufacturing workflows. -Empowering creators in fields from construction to digital media, enabling more innovative designs. -Develops tools used in iconic projects, from skyscrapers to blockbuster movies. -Pushes the boundaries of design technology, leading the way in artificial intelligence and automation. -Software is a cornerstone in diverse sectors, from industrial to infrastructure, energy, and entertainment. -Cloud-based solutions streamline design processes and foster real-time collaboration across industries. -A leader in 3D design software, with solutions powering projects in every corner of the globe. -Committed to shaping the future of digital design, bringing complex visions to life.

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