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

Description du poste 1. Conception & Développement de Solutions GenAI Développer des modèles et pipelines : Fine-tuning de LLM (Gemini, Mistral, Llama) avec PyTorch/TensorFlow. Implémentation de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour des applications métiers (recherche documentaire, chatbots, assistants). Optimisation des prompts et des chaînes de traitement (LangChain, LlamaIndex). Prototyper des PoC : Évaluation de l’applicabilité des modèles génératifs à des problèmes concrets (ex. : automatisation de processus, génération de code, analyse de données non structurées). Benchmarking des solutions cloud (Azure AI, GCP Vertex AI) et open-source. 2. Industrialisation & MLOps Automatiser et scalabiliser les pipelines GenAI : Déploiement de modèles en production avec MLOps (MLflow, Kubeflow, Azure ML/GCP Vertex AI). Containerisation (Docker, Kubernetes) et orchestration des workflows. Garantir la performance et la fiabilité : Optimisation des temps de réponse (latence, throughput) et de la consommation ressources. Mise en place de tests automatisés (unitaires, d’intégration, de non-régression). Monitoring et maintenance : Suivi des métriques de performance (précision, drift, coût). Logging et traçabilité des inférences (outils : Prometheus, Grafana, ELK). 3. Intégration Système & Collaboration Intégrer les solutions GenAI dans des environnements existants : API REST/GraphQL pour l’interfaçage avec les applications métiers. Collaboration avec les équipes backend, data, et devops pour une intégration fluide. Documenter et former : Rédaction de documentations techniques (architecture, APIs, guides d’utilisation). Formation des équipes métiers à l’utilisation des outils GenAI. 4. Veille & Innovation Suivre les avancées en IA Générative : Évaluation des nouveaux modèles (ex. : Gemini 1.5, Mistral 8x22B) et des techniques émergentes (agents autonomes, multi-modalité).