Missions
IA Générative & Agentic AI
Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés.
Développer des architectures RAG robustes et sécurisées.
Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes.
Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source).
Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions.
Engineering & Industrialisation
Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud.
Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA.
Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions.
Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production.
Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA.
Data Science & Machine Learning
Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent.
Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées.
Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs.
Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable.
Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement.
Monitoring & Evaluation
Définir les métriques de performance des systèmes IA.
Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité.
Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG.
Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier).
Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.
Profil candidat:
Profil recherchéData Scientist / AI Engineer Senior (6 à 9 ans d'expérience)
Solide expertise en IA Générative, LLMs, RAG et Agentic AI
Excellente maîtrise de Python et du développement d'API (FastAPI)
Expérience en industrialisation de solutions IA (MLOps / LLMOps)
Bonne maîtrise des environnements Azure et des plateformes Data
Capacité à concevoir des architectures robustes, sécurisées et scalables
Compétences techniques indispensablesPython avancé
IA Générative (LLMs, Prompt Engineering, Function Calling)
RAG avancé
Agentic AI
LangChain, LangGraph, Semantic Kernel
OpenAI / Azure OpenAI
Hugging Face
Bases vectorielles (Vector Databases) et recherche sémantique
Machine Learning (régression, XGBoost, LightGBM)
Explainable AI (SHAP, LIME)
FastAPI
MLflow
Docker, Kubernetes
Git, CI/CD
Monitoring et observabilité des modèles IA
Azure, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Azure ML
Databricks, PySpark
Missions principalesConcevoir et développer des solutions d'IA générative et des assistants conversationnels.
Développer des architectures RAG sécurisées et des workflows multi-agents.
Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source).
Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud.
Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps.
Concevoir et optimiser des modèles de Machine Learning.
Mettre en ?uvre des approches d'IA responsable et d'explicabilité.
Définir les métriques de performance, assurer le monitoring, l'observabilité et le suivi des dérives des modèles.
Garantir la qualité, la sécurité, la conformité et la traçabilité des solutions IA en production.
