Ia engineer / data scientist – générative ai (h/f)

Description du poste


1. Conception & Développement de Solutions GenAI

* Développer des modèles et pipelines :
o Fine-tuning de LLM (Gemini, Mistral, Llama) avec PyTorch/TensorFlow.
o Implémentation de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour des applications métiers (recherche documentaire, chatbots, assistants).
o Optimisation des prompts et des chaînes de traitement (LangChain, LlamaIndex).
* Prototyper des PoC :
o Évaluation de l’applicabilité des modèles génératifs à des problèmes concrets (ex. : automatisation de processus, génération de code, analyse de données non structurées).
o Benchmarking des solutions cloud (Azure AI, GCP Vertex AI) et open-source.

2. Industrialisation & MLOps

* Automatiser et scalabiliser les pipelines GenAI :
o Déploiement de modèles en production avec MLOps (MLflow, Kubeflow, Azure ML/GCP Vertex AI).
o Containerisation (Docker, Kubernetes) et orchestration des workflows.
* Garantir la performance et la fiabilité :
o Optimisation des temps de réponse (latence, throughput) et de la consommation ressources.
o Mise en place de tests automatisés (unitaires, d’intégration, de non-régression).
* Monitoring et maintenance :
o Suivi des métriques de performance (précision, drift, coût).
o Logging et traçabilité des inférences (outils : Prometheus, Grafana, ELK).

3. Intégration Système & Collaboration

* Intégrer les solutions GenAI dans des environnements existants :
o API REST/GraphQL pour l’interfaçage avec les applications métiers.
o Collaboration avec les équipes backend, data, et devops pour une intégration fluide.
* Documenter et former :
o Rédaction de documentations techniques (architecture, APIs, guides d’utilisation).
o Formation des équipes métiers à l’utilisation des outils GenAI.

4. Veille & Innovation

* Suivre les avancées en IA Générative :
o Évaluation des nouveaux modèles (ex. : Gemini 1.5, Mistral 8x22B) et des techniques émergentes (agents autonomes, multi-modalité).




Qualifications

* Formation : Bac+5 en data science, informatique, ou mathématiques appliquées (école d’ingénieur ou master spécialisé en IA/ML).
* Expérience : 4 à 9 ans en développement IA/ML, avec une expertise avérée en :
o Modèles génératifs (LLM, RAG, GenAI).
o Industrialisation de solutions (MLOps, déploiement cloud).
o Développement Python (PyTorch/TensorFlow, APIs).
* Soft Skills :
o Esprit d’innovation : Capacité à proposer des solutions créatives tout en respectant les contraintes industrielles.
o Rigueur : Respect des bonnes pratiques (reproductibilité, documentation, tests).
o Collaboration : Travail en équipe avec les data engineers, devops, et métiers.
o Pédagogie : Explication claire des concepts GenAI à des non-experts.
* Langues : anglais technique.