AI Engineer Confirmé/Senior - Pré-embauche (Freelance+CDI) ou CDI - Bordeaux

Contexte

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA intervenant sur des projets stratégiques à forte valeur ajoutée, nous recherchons un AI Engineer Senior / Expert capable de concevoir, industrialiser et déployer des solutions d’Intelligence Artificielle Générative dans un environnement AWS.

La mission s’inscrit dans un contexte international et porte notamment sur la conception d’un outil GenAI de type “Talk to Data”, permettant aux utilisateurs métiers d’interroger en langage naturel des données complexes, notamment autour de la Supply Chain.

L’objectif est de renforcer rapidement l’équipe avec un profil autonome, expérimenté et capable d’interagir directement avec les équipes techniques et métiers.

Missions

Vous interviendrez de bout en bout sur les solutions IA, depuis le cadrage jusqu’à leur mise en production :

• Concevoir et développer des solutions basées sur les LLM et l’IA générative

• Développer des architectures RAG, agents IA et workflows agentiques

• Construire des solutions de type Talk to Data / Conversational Analytics

• Exploiter les services IA AWS, notamment Amazon Bedrock et idéalement Bedrock AgentCore

• Intégrer les modèles IA avec les plateformes Data existantes

• Concevoir les API et composants backend nécessaires à l’industrialisation des solutions

• Mettre en place les mécanismes de sécurité, contrôle d’accès et gouvernance des données

• Industrialiser les modèles et applications IA : CI/CD, conteneurisation, monitoring, observabilité

• Optimiser la performance, la qualité des réponses et les coûts d’utilisation des LLM

• Mettre en place des mécanismes de gestion des hallucinations, traçabilité et évaluation des réponses

• Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques LLMOps / MLOps

• Collaborer avec les Data Engineers, Data Scientists, architectes et équipes métier

• Accompagner techniquement les profils plus juniors de l’équipe

Outils & Environnement

IA / GenAI

• Large Language Models

• Generative AI

• RAG

• Prompt Engineering

• AI Agents / Agentic AI

• Vector databases

• Embeddings

• Évaluation et monitoring des LLM

AWS : Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore apprécié, Lambda, S3, API Gateway, IAM, CloudWatch, SageMaker apprécié

Développement

• Python

• API REST

• FastAPI ou framework équivalent

• Git

• Docker

Industrialisation

• CI/CD

• MLOps / LLMOps

• Monitoring

• Observabilité

• Kubernetes apprécié

• Infrastructure as Code appréciée

Compétences complémentaires

• Snowflake

• Databricks

• dbt

• Airflow

• Data Lake / Lakehouse

• Data Engineering

• SQL avancé

Conditions de travail

• Localisation : Bordeaux

• Présence locale fortement privilégiée

• Contexte international

• Anglais professionnel indispensable

• Mission possible en freelance

• Démarrage : ASAP

• Durée : mission longue

1. 5 ans d'Expérience minimum (les stages et alternances ne sont pas comptabilisés)

2. Pas de profils ne respectant les critère minimums

3. Pré-embauche (Freelance, puis CDI obligatoire ou CDI)

4. Expérience significative en Data, Machine Learning ou Artificial Intelligence

5. Expérience concrète sur des projets GenAI / LLM en production

6. Expérience de conception et d’industrialisation de solutions IA de bout en bout

7. Capacité à intervenir dans des environnements complexes et à forte volumétrie

8. Expérience dans des environnements grands comptes appréciée

9. Maîtrise des technologies IA / GenAI : Large Language Models, Generative AI, RAG, Prompt Engineering, AI Agents / Agentic AI, Vector databases, Embeddings, Évaluation et monitoring des LLM

10. Compétences AWS : Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore apprécié, Lambda, S3, API Gateway, IAM, CloudWatch, SageMaker apprécié

11. Compétences en développement : Python, API REST, FastAPI ou framework équivalent, Git, Docker

12. Compétences en industrialisation : CI/CD, MLOps / LLMOps, Monitoring, Observabilité, Kubernetes apprécié, Infrastructure as Code appréciée

13. Connaissances complémentaires appréciées en environnements Data : Snowflake, Databricks, dbt, Airflow, Data Lake / Lakehouse, Data Engineering, SQL avancé

14. Expérience sur des problématiques de Supply Chain, industrie, pharma ou environnements réglementés appréciée

15. Soft skills : forte autonomie, capacité à prendre des décisions techniques, capacité à challenger les architectures proposées, orientation delivery et mise en production, très bonne communication avec les équipes métiers et techniques, capacité à vulgariser des problématiques IA complexes, esprit pragmatique et orienté solution

16. Anglais professionnel indispensable

17. Profil capable d’être rapidement autonome et crédible face au client

18. AI Engineer expérimenté ayant déjà construit et mis en production des solutions GenAI sur AWS, capable de travailler sur une architecture RAG/Agentic AI et suffisamment senior pour prendre en charge un sujet client avec un haut niveau d’autonomie