Ingénieur financier / Ingénieure financière (H/F)

Description de l'entreprise

Sopra Steria, acteur majeur de la Tech en Europe, avec 51000 collaborateurs dans près de 30 pays, est reconnu pour ses activités de conseil, de services et solutions numériques. Il aide ses clients à mener leur transformation digitale et à obtenir des bénéfices concrets et durables. Le Groupe apporte une réponse globale aux enjeux de compétitivité des grandes entreprises et organisations, en combinant une connaissance approfondie des secteurs d'activité et des technologies à une approche collaborative.

Sopra Steria place l'humain au cœur de son action et s'engage auprès de ses clients à tirer le meilleur parti du numérique pour construire un avenir positif. En 2025, le Groupe a réalisé un chiffre d'affaires de 5,6 milliards d'euros.

Description du poste

CONTEXTE DE LA tâche

Dans une dynamique d'accélération de mise à disposition de solutions IA Générative pour nos clients, nous avons engagé des partenariats stratégique majeur avec les principaux acteurs du marché Mistral.AI, Anthropic, Open AI, Microsoft, Gooogle. pour fournir des solutions à l'échelle adaptées aux cas d'usage pour des déploiements massifs.

L'Ingenieur IA intervient au sein de notre organisation pour contribuer dans la conception, la cohérence et l'évolutivité de l'architecture IA. Il/elle est garant(e) du socle, sécurité, mutualisabilité, performance et délai de mise en œuvre des cas d'usage IA dans les SI complexe et fortement régulés.tâches PRINCIPALESConcevoir et développer des solutions d'IA générative et agentique exploitant les plateformes selon les spécifications métier, en assurant leur qualité technique et leur conformité réglementaire

Intégrer, configurer et optimiser les modèles de langage pour les cas d'usage à déploiement massif, en évaluant les modèles et composants les plus adaptés aux contraintes de performance, de coûts et de conformité

Implémenter des pipelines techniques et mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité, de monitoring et de détection des hallucinations et biais en production

Assister les DevOps pour le déploiement sécurisé des solutions IA sur les infrastructures internes et collaborer avec les équipes Produit, Data, IT, Sécurité et Conformité pour l'alignement métier et réglementaire

Documenter les solutions techniques, les choix de conception et les bonnes pratiques des solutions développées pour assurer la traçabilité et la maintenabilité.

Participer aux rituels agiles et aux instances de synchronisation pour assurer la cohérence et l'alignement au sein des squads et avec le programme IA Gen.

Partager les apprentissages, les retours d'expérience et les innovations avec les équipes du Groupe pour contribuer à l'évolution des standards et des pratiques IA.QualificationsVous avez 5 ans minimum d'expérience professionnelle sur un poste similaire.COMPÉTENCES CLÉS REQUISES1. LLM

Expérience confirmée avec les grands modèles de langage et autres modèles open-source et propriétaires

Maîtrise du prompt engineering, du few-shot learning et des techniques d'optimisation des prompts

Connaissance approfondie du fine-tuning, du transfer learning et de l'adaptation de modèles aux contextes métier

Compréhension des mécanismes d'attention, de tokenization et des limitations des LLM (hallucinations, biais, dérive)2. IA Générative & AgentiqueExpérience en conception et développement d'agents IA autonomes et de systèmes multi- agents

Maîtrise des frameworks d'orchestration d'agents (LangChain, AutoGen, CrewAI, etc.)

Capacité à implémenter des boucles de raisonnement, de planification et de prise de décision Connaissance des patterns d'interaction agent-utilisateur et de gestion des contextes conversationnels

Expérience avec les plateformes du marché pour le déploiement à grande échelle serait un plus3. Stack Technique & MLOPS

Maîtrise des langages Python, avec expérience en frameworks d'orchestration agentique

Expérience en déploiement et versioning de modèles

Connaissance des pratiques CI/CD pour les modèles et des outils de containerisation (Docker, Kubernetes)

Capacité à industrialiser des solutions IA dans un contexte applicatif réel

Collaboration étroite avec les équipes IT et DevOPS 4. Environnement Régulé & SécuritéExpérience en environnement bancaire ou fortement régulé

Maîtrise des contraintes de RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et auditabilité des systèmes IA

Capacité à implémenter des garde-fous et des mécanismes de contrôle pour limiter les risques

Sensibilité aux enjeux éthiques et de responsabilité de l'IA générative 5. Soft SkillsCuriosité intellectuelle et capacité d'apprentissage continu face à l'évolution rapide des LLM

Excellente communication technique et capacité à expliquer des concepts complexes

Collaboration étroite avec les équipes produit, data et sécurité

Rigueur, pragmatisme et capacité à arbitrer entre