Description du poste
La DGFiP met en place une plateforme à l’échelle pour ses cas d’usages d’intelligence artificielle, notamment générative, dans le but de :
•favoriser, centraliser & standardiser l’accès à ces technologies pour tous les agents de la DGFiP
•faciliter les traitements de données nécessitant des modèles de machine learning, notamment des LLM
•servir les applications & cas d’usages IA de la DGFiP
Nous sommes à la recherche d'un ingénieur expérimenté
pour renforcer notre équipe IA. Cette personne sera responsable de l'outil de pilotage de notre plateforme LLM /modèles de fondation, chargé de :
- quantifier les performances et les optimisations des modèles LLM/modèles de fondation,
- proposer un outils général afin de juger la qualité de ces modèles sur des cas d'usage internes,
-mesurer les performances énergétiques et le débit (en termes de tokens) liés à la mise à l’échelle de nos modèles LLM/modèles de fondation.
Au quotidien, elle travaillera en étroite collaboration avec les data scientists et les développeurs de la plateforme. Le candidat idéal possède une solide expérience technique dans l’utilisation d’infrastructures IA/ML et une bonne compréhension des défis liés au comparaisons des modèles IA, en particulier les LLMs/modèles de fondation.
Missions et activités du MLOps / LLMOps :
•Conception et mise en œuvre de benchmarks internes : Développer, maintenir et automatiser des outils de benchmark génériques pour évaluer les performances des modèles LLM/modèles de fondation sur des cas d'usage internes, en collaboration avec les équipes Data Scientists.
•Déployer, surveiller, maintenir des LLM dans un environnement d’exploration pour les Data Scientists
•Collaborer étroitement dans une équipe pluridisciplinaire avec des data scientists et machine learning engineer pour optimiser les performances des modèles
•Assurer une intégration fluide des LLM/modèles de fondation dans diverses applications & services de la DGFiP
•Mettre en œuvre des pratiques MLOps pour garantir la reproductibilité, la scalabilité et la maintenance des modèles
• Mesurer, analyser et optimiser les performances énergétiques des modèles LLM /modèles de fondation, proposant des solutions pour réduire l'empreinte carbone tout en maintenant de hautes performances
• Effectuer une veille régulière sur les dernières avancées technologiques liées aux LLM/modèles de fondation
Conditions d'exercice particulières
Vous serez amené(e) à travailler en bureau ouvert.
Description du profil recherché
Compétences et connaissances :
•Expérience significative dans le déploiement et le suivi de modèles ML en production (MLflow, Kubernetes/Kubeflow, Docker)
•Expertise dans les frameworks dédiés aux LLM (LangChain, vLLM, Hugging Face Transformers) et dans l’évaluation des modèles via des outils comme EvalAI ou des benchmarks personnalisés.
•Compétences avancées en optimisation des modèles IA (utilisation efficace des GPU/TPU, CUDA, gestion de l’efficacité énergétique et des coûts).
•Compétences avancées en programmation (Python)
Savoir être et qualités humaines appréciées :
•Excellentes compétences de communication et de travail d’équipe
•Forte capacité à résoudre des problèmes complexes et à travailler de manière autonome
•Forte capacité d’initiative et de proposition
•Le service au citoyen et l’ambition de transformer l’action publique sont des sources de motivation
Temps Plein
Oui
Compétences candidat
Compétences
1. CONNAISSANCES - Bureautique et outils collaboratifs
2. CONNAISSANCES - Conduite et gestion de projet
3. CONNAISSANCES - Matériels, systèmes et réseaux d’information et de communication
Niveau d'études min. souhaité
Niveau 6 Licence/diplômes équivalents
Niveau d'expérience min. requis
Confirmé
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