Description de l'entreprise Chez MOOV, nous aidons les organisations à transformer leurs opérations, leurs produits et leurs expériences grâce au numérique et à l’IA. Notre conviction : l’IA doit augmenter le potentiel humain. Notre équipe de plus de 200 experts réunit stratégie, gouvernance, design, développement logiciel, données et IA. Ensemble, nous menons les projets de la définition des priorités jusqu’au déploiement. MOOV fait partie de Publicis Canada et accompagne des organisations partout en Amérique du Nord. Nos quatre valeurs guident notre façon de travailler : Fondamentalement humain, No Bullshit, Viser plus haut et Faire la différence. Descriptif du poste Ce rôle demande de traduire des processus et des structures de données en skills et instructions qu’un système agentique peut exécuter, puis de connecter ces skills aux autres agents, outils et systèmes de l’organisation. Tu travailleras intégré·e aux équipes du client, au plus près des processus. L’équipe IA de MOOV t’appuie sur l’architecture, l’évaluation et la mise en production. Responsabilités Comprendre et modéliser les processus d’affaires
- Travailler avec les équipes d’affaires pour documenter les processus, les règles de décision, les exceptions et les données utilisées.
- Déterminer les étapes qu’un agent peut prendre en charge, celles qui demandent une validation humaine et celles qui doivent rester manuelles.
- Traduire les structures de données (documents, tables, référentiels, API) en contexte exploitable par le système agentique. Concevoir les skills et instructions des agents
- Rédiger et maintenir les instructions, les skills et les définitions d’outils des agents.
- Structurer les skills pour qu’ils soient modulaires, versionnés et réutilisables d’un cas d’usage à l’autre.
- Définir quel contexte,



quelles données et quels outils chaque agent reçoit, et à quel moment (context engineering).
- Choisir la bonne approche selon le besoin : instruction, récupération de données (RAG), appel d’outil ou code. Connecter les agents au reste du système
- Mettre à la disposition de l'agent, via des skills, d'autres agents, des outils et des systèmes existants
- Concevoir les flux entre agents : orchestration, passage de contexte, gestion des erreurs, points de validation humaine.
- Travailler avec les développeurs et l’équipe plateforme pour faire passer les solutions du prototype à la production. Évaluer et fiabiliser
- Construire des jeux de tests à partir de cas réels fournis par les équipes d’affaires.
- Définir les critères de qualité avec les experts métier et mettre en place des évaluations automatisées, notamment LLM-as-a-judge.
- Analyser les échecs (hallucination, mauvais outil, contexte manquant) et corriger au bon niveau : instruction, données, outil ou architecture.
- Mettre en place les guardrails et le suivi en production (traces, observabilité).
- Documenter les décisions et les résultats pour que l’équipe du client puisse maintenir le système. Accompagner les équipes du client
- Expliquer ce que le système peut faire, ses limites et les compromis en jeu.
- Former les équipes d’affaires à rédiger et maintenir leurs propres skills lorsque c’est pertinent.




- Faire remonter les apprentissages vers l’équipe MOOV et vers la feuille de route du client. Qualifications Ce que nous recherchons
- Formation ou expérience en développement logiciel ou en ingénierie IA.
- Expérience concrète dans la construction de solutions basées sur les LLM, utilisées par de vrais utilisateurs.
- Maîtrise de Python et des API; à l’aise pour lire et modifier du code de production.
- Bonne compréhension des systèmes agentiques : appels d’outils, orchestration multi-agents, gestion du contexte, RAG.
- Expérience avec des plateformes comme OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini ou Mistral AI.
- Approche structurée de l’évaluation : tu mesures la qualité plutôt que de la juger à l’œil.
- Capacité à animer des ateliers avec des équipes d’affaires et à transformer un processus flou en spécification claire.
- Communication claire en français et en anglais.
- À l’aise en contexte de consultation, intégré·e à une équipe client. Ce serait un plus
- Expérience avec des frameworks d’agents ou d’orchestration (p. ex. LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Semantic Kernel).
- Expérience avec le Model Context Protocol (MCP) ou la conception d’outils pour agents.
- Expérience avec des outils d’évaluation et d’observabilité (p. ex. Langfuse, LangSmith, Arize).
- Connaissance des environnements cloud (Azure, AWS ou GCP) et des pratiques CI/CD.
- Expérience en services financiers ou dans une organisation réglementée. Le profil qui réussira chez MOOV
- Tu as un bagage de développeur·se ou de scientifique des données, et une force en analyse d’affaires. Tu fais le pont entre les processus d’une organisation et les instructions qu’on donne au système.
- Avant de confier un processus à un agent, tu vas voir les personnes qu

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📍 Montreal