Ingénieur IA H/F
À propos de nous Devenez acteur du changement et rejoignez un Leader sur son marché :
- Protégez les consommateurs,
- Valorisez le savoir-faire des TPME Françaises !
- Comprendre le contexte métier spécifique de chaque client
- Répondre à des questions de manière fiable et contextualisée
- Exécuter des actions réelles telles que la sollicitation d'avis clients, le recouvrement de factures, la planification de rendez-vous ou l'interaction avec des outils internes
- Des LLM (Large Language Models) pour l'interaction en langage naturel (texte et voix)
- Des graphes de connaissance pour représenter les données métier nombreuses et hétérogènes de façon structurée et exploitable
- Des systèmes de données robustes garantissant exactitude, fraîcheur, sécurité et traçabilité
- Développer des agents IA autonomes capables de planifier et d'exécuter des workflows multi-étapes
- Orchestrer des workflows complexes à travers des agents IA multi-étapes
- Intégrer les modèles state-of-the-art et les adapter aux besoins spécifiques de nos clients
- Concevoir des architectures hybrides (RAG + fine-tuning + agents + graphes de connaissance + Speech-To-Text + Text-To-Speech)
- Exécuter des actions métier de manière intelligente, fiable et traçable
- Prototyper et valider rapidement de nouvelles approches techniques
- 5 ans ou plus d'expérience en tant qu'Ingénieur IA, Machine Learning Engineer, AI Research Engineer ou Data Scientist avec une forte composante IA en production
- Excellente maîtrise de Python et des bibliothèques ML/DL/GenAI
- Expérience prouvée avec les LLM : fine-tuning, prompting avancé, architectures RAG, agents IA, MCP, LLMOps
- Solides connaissances en statistiques et en méthodes d'évaluation de modèles
- Expérience avec des environnements cloud (Azure) et la mise en production
- Connaissance des architectures de données pour l'IA (data lakes, feature stores, vector databases)
- Compréhension des environnements Linux et des déploiements dans des environnements cloud (Docker, Kubernetes)
- Maîtrise avancée de Git et des méthodes de CI/CD
- Capacité à interagir au quotidien avec les profils Data/Backend en comprenant les enjeux d'intégration système
- Expérience avec les graphes de connaissance pour l'IA (Neo4j)
- Expérience avec des frameworks d'agents (LangChain, LlamaIndex, AutoGPT, CrewAI)
- Connaissance des protocoles MCP (Model Context Protocol)
- Expérience en optimisation de modèles (quantization, distillation, pruning)
- Connaissance des bases de données vectorielles (Qdrant)
- Expérience avec Databricks
- Expérience en NLP avancé (NER, classification, summarization, question-answering)
- Connaissance des architectures multimodales (vision-language models)
- Expérience en environnement SaaS ou multi-tenant
- Collaboration étroite avec les ingénieurs Data, les développeurs Backend et les équipes produit
- Forte autonomie et responsabilité technique sur les choix d'architecture IA
- Accent mis sur l'innovation contrôlée : équilibre entre recherche, rapidité d'implémentation et robustesse en production
- Culture d'apprentissage continu et de veille technologique
- Environnement où l'état de l'art en IA est une priorité stratégique
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