Ingénieur IA / LLMOps - CDI (H/F)

Salaire: 50000

Direction : Produit et Technologies

Équipe : IA transverse

Type de prestation : Développement IA / Machine Learning / LLM

Ops

Niveau d'expérience : 3 à 5 ans d'expérience significative

Environnement : IA générative, NLP, LLM, RAG, Speech-to-Text, ML

Ops et DevOps

• 1. CONTEXTE DE LA MISSION

La Direction Produit et Technologies recherche un profil spécialisé en développement IA et LLM

Ops afin de renforcer l'équipe IA transverse et de contribuer aux projets de développement des Offres d'informations.

Le prestataire interviendra sur la conception, le développement, l'industrialisation et la mise en production de solutions d'intelligence artificielle, notamment autour de l'IA générative, du traitement automatique du langage naturel (NLP) et de la transcription automatique de la parole (Speech-to-Text).

Il participera à la construction de solutions robustes, performantes et industrialisées, en lien avec les équipes techniques et les métiers.

• 2. MISSIONS PRINCIPALES

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Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA et de Machine Learning en environnement de production.

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Développer et intégrer des solutions basées sur les LLM (Large Language Models), notamment des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).

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Mettre en œuvre des pipelines de traitement de données, des modèles d'embeddings et des bases de données vectorielles.

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Développer des API et des services IA répondant aux besoins métiers des Offres d'informations.

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Concevoir et développer des fonctionnalités de NLP et de Speech-to-Text, notamment pour la classification d'articles et de commentaires, la génération de titres SEO, la contextualisation de contenus et la transcription audio.

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Industrialiser les développements IA à travers des pratiques ML

Ops et LLM

Ops : versionnement, suivi des expérimentations, évaluation des modèles et surveillance de la qualité.

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Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) et assurer la conteneurisation des applications.

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Garantir la qualité, la fiabilité, la performance et la maintenabilité des solutions livrées.

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Collaborer avec l'équipe IA transverse et les interlocuteurs métiers dans un environnement agile.

• 3. COMPÉTENCES TECHNIQUES REQUISES

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MISE EN PRODUCTION

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Minimum 3 ans d'expérience en développement IA, Machine Learning et/ou Deep Learning.

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Expérience avérée dans le déploiement et l'exploitation de solutions IA en production.

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Maîtrise des bonnes pratiques de développement, de test et d'industrialisation des modèles.

DÉVELOPPEMENT ET MANIPULATION DES DONNÉES

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Maîtrise de Python et/ou Node.js pour le développement de services et d'applications IA.

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Bonne maîtrise de SQL pour l'interrogation, la transformation et l'exploitation des données.

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Capacité à développer et exposer des API métiers.

LLM, IA GÉNÉRATIVE ET RAG

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Conception et intégration d'architectures reposant sur des LLM.

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Mise en œuvre de pipelines RAG et de stratégies de recherche documentaire.

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Utilisation de modèles d'embeddings et de bases de données vectorielles.

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Connaissance des mécanismes d'évaluation et d'optimisation des réponses générées.

DEVOPS ET INDUSTRIALISATION

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Maîtrise de Docker et de Kubernetes.

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Expérience des pipelines CI/CD, notamment avec GitLab.

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Capacité à industrialiser, déployer et maintenir des services IA dans des environnements conteneurisés.

MLOPS, LLMOPS ET QUALITÉ

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Utilisation de MLflow pour le suivi des expérimentations et la gestion du cycle de vie des modèles.

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Mise en place de dispositifs d'évaluation des LLM, notamment via des jeux de données de référence (golden datasets) et des approches LLM-as-a-judge.

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Suivi de la qualité des prompts, détection des régressions et gestion de leur évolution dans le temps.

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Capacité à mesurer la