Au sein du Centre De Compétences Cloud (CDC) d'un grand groupe, vous rejoignez en Expert IA Générative l'équipe qui accompagne les projets métiers sur les sujets stratégiques et techniques d'IA. Votre rôle combine trois dimensions habituellement portées par des profils différents : (1) accompagnement stratégique et technique des initiatives projets sur l'IA Générative — du cadrage du besoin métier jusqu'à la mise en production ; (2) implémentation hands-on des patterns GenAI (Retrieval-Augmented Generation, agents augmentés, text summarization) sur les services managés Azure AI et AWS Bedrock, en capitalisant sur les expériences acquises ; (3) support stratégique et capitalisation — cartographie des solutions et architectures cloud IA, analyse des risques, production de recommandations techniques, alimentation de la base de connaissances du CDC, communication des évolutions aux équipes concernées. Vous innovez aussi autour de Databricks et de l'écosystème Microsoft (Copilots), et vous aidez les métiers à identifier de nouveaux usages.
Votre quotidien s'articulera autour de quatre piliers majeurs :
Accompagnement stratégique & technique des projets métiers : Apporter une expertise IA et IA Générative aux équipes projets, proposer et implémenter des solutions adaptées aux besoins métiers, traduire un besoin client en spécifications exploitables, sensibiliser les équipes aux nouvelles opportunités technologiques.
Implémentation de patterns GenAI sur services managés cloud : Développer et déployer des solutions basées sur l'IA Générative en utilisant Azure AI (AI Search, OpenAI Service, Cosmos DB, Document Intelligence) et Amazon Bedrock. Mettre en place des systèmes RAG via Python, LangChain, LlamaIndex, Sentence Transformers. Pratiquer prompt engineering, choix d'embeddings et de rerankers.
Évaluation rigoureuse des systèmes GenAI : Concevoir et exécuter les frameworks d'évaluation : métriques traditionnelles (BLEU, ROUGE), métriques RAG (context precision, context recall), BERTScore, LLM-as-a-Judge avec calibration, golden datasets. Itérer sur l'optimisation des résultats (prompt, retrieval, reranking, fine-tuning si justifié).
Capitalisation, diffusion & support stratégique transverse : Documenter les retours d'expérience et les bonnes pratiques, alimenter et maintenir la base de connaissances du CDC, communiquer les évolutions aux équipes concernées. Cartographier les solutions et architectures d'IA disponibles, analyser les risques et impacts des nouvelles technologies, produire recommandations et prescriptions techniques à destination des métiers et de la gouvernance.
Core IA & GenAI : Python (expert), software design, PyTorch, frameworks RAG (LangChain, LlamaIndex), Sentence Transformers, prompt engineering, modèles d'embeddings et de reranking
Azure AI (cible principale) : Azure AI Search, Azure OpenAI Service, Azure Cosmos DB, Document Intelligence, Azure Web App
AWS GenAI (cible secondaire) : Amazon Bedrock, ECS, OpenSearch, Amazon Textract
Évaluation LLM : Métriques traditionnelles (BLEU, ROUGE), context precision / context recall, BERTScore, LLM-as-a-Judge, méthodologie golden dataset
Écosystème Microsoft & Copilots : Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot, Claude — usages internes et pour les projets métiers
Le petit plus : Connaissance et expertise Databricks + GenAI ; expérience en quantification de modèles, fine-tuning (PEFT / LoRA), déploiement de LLM open source, optimisation des temps de latence ; notions de TypeScript / ReactJS pour les démos et interfaces utilisateur.
Secteur Géographique : Saint-Denis
Télétravail : Hybride — 1 jour de télétravail par semaine minimum, 2 jours par semaine maximum
Date de démarrage : ASAP
Durée : Mission longue
Secteur d'activité : Grand groupe — programme Cloud & IA
Langues : Français courant, anglais professionnel apprécié
Expérience : Première expérience significative en tant qu'AI Engineer, Machine Learning Engineer ou Data Scientist, avec une vraie mise en production d'algorithmes d'IA Générative (RAG, agents augmentés, text summarization). Profil exigent — on ne cherche pas un POC-maker, on cherche quelqu'un qui a déjà fait passer un système GenAI en prod et qui en connaît les pièges.
Expertise IA & GenAI : Bonne maîtrise de Python et du software design. Bonne connaissance de PyTorch et des frameworks RAG (LangChain, LlamaIndex). Bonnes connaissances théoriques des LLMs, des architectures (transformers, encoder/decoder/decoder-only), des jeux de données et des méthodes d'entraînement. Connaissances confirmées des méthodes et frameworks d'évaluation.
Expertise cloud : Bonne connaissance d'Azure et/ou d'AWS, et de l'architecture cloud appliquée à l'IA Générative. La pratique des services managés GenAI (Azure AI, AWS Bedrock) est attendue.
Posture & soft skills : Capacité d'écoute, de compréhension et de traduction des besoins clients en spécifications. Capacité d'explication et de vulgarisation de sujets techniques à destination de différents interlocuteurs métiers. Force d'innovation — identifier les nouveaux usages en fonction de l'évolution rapide du marché GenAI et les mettre en œuvre. Pragmatisme pour arbitrer entre POC, prod et capitalisation.
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