AI ENGINEER

ontexteDans le cadre de l'accélération de ses initiatives autour de l'Intelligence Artificielle Générative, un acteur majeur des services numériques et financiers recherche un Consultant IA Générative / AI Engineer Senior afin de concevoir, industrialiser et faire évoluer des solutions basées sur les modèles de langage de nouvelle génération.

Vous intégrerez une équipe en charge de la définition et de la mise en ?uvre de cas d'usage IA à fort impact métier : assistants intelligents, moteurs conversationnels, automatisation de processus, recherche documentaire augmentée, copilotes métiers et systèmes agentiques.

MissionsConception de solutions IA GénérativeConcevoir des architectures IA générative robustes et évolutives.

Participer à l'identification et au cadrage des cas d'usage métiers.

Développer des solutions basées sur les LLMs et les modèles de fondation.

Concevoir et mettre en ?uvre des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG avancé).

Développement et industrialisationDévelopper des workflows conversationnels complexes.

Construire des agents autonomes et multi-agents (Agentic AI).

Implémenter des mécanismes de Function Calling et d'orchestration d'outils.

Participer à l'intégration des solutions IA dans le système d'information.

Contribuer à l'industrialisation des développements et aux bonnes pratiques MLOps.

Optimisation des modèlesRéaliser des travaux de Prompt Engineering avancé.

Évaluer et comparer les performances des modèles.

Participer aux activités de fine-tuning et d'optimisation.

Définir et suivre les KPI d'évaluation des systèmes GenAI.

Mettre en place des méthodologies de testing et de validation.

Collaboration avec les équipes métiersComprendre les problématiques métiers et les traduire en solutions IA concrètes.

Accompagner les équipes dans l'adoption des nouveaux outils.

Participer aux ateliers de conception et aux démonstrations.

Vulgariser les concepts techniques auprès d'interlocuteurs non experts.

Compétences techniques recherchéesIA GénérativeLLMs et modèles de fondation

Retrieval Augmented Generation (RAG) avancé

Agentic AI

Function Calling

Prompt Engineering

Fine-tuning de modèles

Évaluation et benchmarking de systèmes GenAI

Écosystème IALangChain

LangGraph

Semantic Kernel

OpenAI

Azure OpenAI

Hugging Face

Search & Knowledge ManagementVector Databases

Recherche sémantique

Embeddings

Hybrid Search

Knowledge Graphs (apprécié)

Data & DéveloppementPython

Data Science

API et microservices

Git

Docker

Cloud Azure (apprécié)

BonusMLflow

Azure ML

Kubernetes

DevOps / MLOps

Observabilité des systèmes IA

Profil candidat:

Statistiques appliquées.

Machine Learning supervisé.

Régression logistique.

Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM).

Explainable AI (SHAP, LIME).

MLOps & Software Engineering

Python avancé.

FastAPI.

MLflow.

Git.

Docker.

Kubernetes.

CI/CD.

Tests automatisés.

Monitoring de modèles et services IA.

Cloud & Plateforme Data

Azure.

Azure AI Foundry.

Azure AI Search.

Azure ML.

Databricks.

PySpark.