AI Engineer

Contexte de mission

Notre consultant intervient au sein d’un grand groupe bancaire engagé dans un programme stratégique de déploiement de solutions d’Intelligence Artificielle Générative à grande échelle. Il participe à la conception, au développement et à l’industrialisation de cas d’usage IA innovants, en collaboration avec les équipes Produit, Data, IT, Sécurité et Conformité, dans un environnement fortement réglementé.

Conception et développement de solutions IA Générative et Agentique

• Conception et développement de solutions basées sur les LLM pour répondre aux besoins métiers.

• Mise en œuvre d’agents IA et de systèmes multi-agents permettant l’automatisation de processus complexes.

• Développement de solutions intégrant des mécanismes de raisonnement, de planification et de prise de décision.

Intégration et optimisation des modèles de langage

• Intégration de modèles open source et propriétaires.

• Évaluation des performances, des coûts et de la pertinence des modèles selon les cas d’usage.

• Optimisation du prompt engineering, du few-shot learning et des stratégies d’inférence.

Industrialisation et monitoring

• Mise en place de pipelines IA industrialisés.

• Développement de mécanismes de supervision, monitoring et contrôle qualité.

• Implémentation de garde-fous visant à limiter les hallucinations, biais et dérives des modèles.

Déploiement et collaboration transverse

• Collaboration étroite avec les équipes DevOps pour le déploiement sécurisé des solutions.

• Participation à la définition des architectures techniques et à leur intégration dans le SI.

• Coordination avec les équipes métier, data, sécurité et conformité.

Documentation et partage de connaissances

• Rédaction de documentation technique et fonctionnelle.

• Formalisation des choix d’architecture et des bonnes pratiques.

• Accompagnement des équipes et partage des retours d’expérience sur les usages IA.

Méthodologies Agiles

• Participation aux cérémonies Agile/Scrum.

• Contribution à la planification, aux revues techniques et aux démonstrations.

• Suivi de la qualité et des engagements de livraison.

Compétences techniques

LLM & IA Générative

• Maîtrise des modèles de langage de grande taille (LLM).

• Prompt Engineering avancé.

• Few-shot Learning et optimisation des prompts.

• Fine-tuning et adaptation de modèles aux besoins métiers.

• Compréhension des mécanismes d'attention, tokenisation et limitations des LLM.

• Gestion des problématiques d’hallucination, biais et dérive des modèles.

IA Agentique

• Développement d’agents IA autonomes.

• Conception de systèmes multi-agents.

• Maîtrise des frameworks :

  • LangChain

  • CrewAI

  • AutoGen

  • LangGraph

• Gestion des contextes conversationnels et orchestration d’agents.

Développement & MLOps

• Python avancé.

• Développement d’API et services IA.

• Docker.

• Kubernetes.

• GitLab CI/CD / GitHub Actions / Jenkins.

• Déploiement, supervision et versioning des modèles.

• Industrialisation des solutions IA en production.

Cloud & Data

• AWS.

• Azure.

• Vector Databases (Pinecone, ChromaDB).

• RAG (Retrieval Augmented Generation).

• Intégration de données structurées et non structurées.

Environnement réglementaire et sécurité

• Expérience dans des environnements bancaires et fortement réglementés.

• Connaissance des exigences RGPD.

• Sensibilité aux enjeux de conformité IA (AI Act).

• Mise en œuvre de mécanismes d’explicabilité, traçabilité et auditabilité.

• Intégration de contrôles de sécurité et de gouvernance des données.

Soft Skills

• Forte capacité d’analyse et de résolution de problèmes.

• Excellente communication avec les équipes métiers et techniques.

• Curiosité et veille technologique permanente sur les technologies IA.

• Esprit collaboratif et travail en environnement transverse.

• Rigueur, pragmatisme et sens des responsabilités.

• Capacité à concilier innovation, sécurité et performance.