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AI Engineer / Prompt Engineer – RAG & GenAI (Banque)

Opportunité exclusive

Urgent

Hybride

AI Engineer / Prompt Engineer – RAG & GenAI (Banque)

5 Degrés

AI Engineer / Prompt Engineer – RAG & GenAI (Banque)

Expertises

Développement Fullstack

il y a 7 jours

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Information importante


Type de contrat:

Freelance

Taux journalier :

Salaire selon profil

Localisation :

Paris, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

22 avril 2026

Le besoin


Dans le cadre du développement de ses capacités en IA Générative, un grand groupe bancaire (BPCE) recherche un AI Engineer / Prompt Engineer pour intervenir sur des projets de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) à destination des centres de relation client (CRC).

Vous intégrerez un centre d’expertise Data & IA composé d’une équipe de data scientists, avec pour objectif de concevoir et industrialiser des solutions d’assistants conversationnels.

Vos missions :

  • Analyse des cas d’usage métier autour de l’IA générative

  • Conception et amélioration de solutions RAG

  • Développement et optimisation de chatbots / assistants conversationnels

  • Prompt engineering et tuning des modèles

  • Évaluation des performances des modèles (LLM, RAG)

  • Participation au cadrage et au suivi des projets

  • Veille technologique et partage des bonnes pratiques

Vous évoluerez dans un environnement structuré avec une plateforme interne existante (pas de build from scratch), avec des enjeux forts autour de la qualité, performance et industrialisation.

Profil recherché


  • 3 à 6 ans d’expérience en Data / IA

  • Expérience concrète sur des projets RAG / LLM / IA Générative

  • Maîtrise du prompt engineering et des problématiques associées

  • Bon niveau en développement (Python principalement)

  • Connaissance des architectures API et intégration de services IA

  • Sensibilité produit et capacité à comprendre les enjeux métier

Plus :

  • Expérience en environnement bancaire ou CRC

  • Connaissance des solutions Speech-to-Text (STT)

  • Expérience MLOps / industrialisation

Compétences clés

Must-have :

  • Python

  • LLM / RAG

  • Prompt engineering

  • APIs REST

  • Méthodologies agiles

Nice-to-have :

  • MLOps / CI-CD

  • Conteneurisation (Docker)

  • Outils d’évaluation / benchmark IA

  • STT / NLP avancé

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