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AI Engineer Python / RAG & IA Agentique Asset mangement/bancaire (H/F)

Opportunité exclusive

Hybride

AI Engineer Python / RAG & IA Agentique Asset mangement/bancaire (H/F)

Whub

AI Engineer Python / RAG & IA Agentique Asset mangement/bancaire (H/F)

Expertises

LLMs / Large language modelsinteligence artificielleragagentique

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Information importante


Type de contrat:

CDI

Salaire :

Salaire selon profil

Localisation :

Paris, France

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

12 octobre 2026

Le besoin


Contexte de la mission

Dans le cadre du développement d’une plateforme interne dédiée à l’intelligence artificielle générative, notre client recherche un AI Engineer Python spécialisé en RAG et en IA agentique pour renforcer son équipe technique.

Cette plateforme a pour objectif de permettre aux différents métiers de l’entreprise d’exploiter leurs données et documents internes grâce à des solutions d’IA générative, notamment des systèmes RAG, des assistants conversationnels et des agents IA.

Un premier système RAG a déjà été développé et la plateforme est actuellement en phase de développement et de preuve de concept (POC).

Vous intégrerez une équipe technique existante et participerez activement au développement et à l’évolution de la plateforme, dans un environnement reposant sur Microsoft Azure.

Missions principales

1. Développement de solutions RAG

  • Concevoir, développer et faire évoluer des systèmes RAG adaptés aux besoins métiers.

  • Développer des pipelines d’ingestion et de traitement documentaire.

  • Mettre en œuvre les mécanismes d’extraction, de parsing et de découpage des documents (chunking).

  • Générer et exploiter des embeddings pour améliorer la recherche sémantique.

  • Développer les mécanismes de recherche et de récupération des informations pertinentes.

  • Optimiser l’intégration des données récupérées dans les réponses générées par les LLM.

2. Développement d’agents IA et d’assistants conversationnels

  • Concevoir et développer des agents IA répondant à des besoins métiers spécifiques.

  • Participer à la construction et à l’évolution des composants agentiques de la plateforme.

  • Développer des assistants conversationnels exploitant les données internes de l’entreprise.

  • Intégrer les capacités des agents et des LLM aux fonctionnalités existantes.

  • Contribuer à l’amélioration des solutions d’IA générative et à la validation des POC.

3. Développement et intégration sur Azure

  • Développer des fonctionnalités IA en Python au sein de l’environnement Microsoft Azure.

  • Utiliser les services et outils Azure dédiés à l’intelligence artificielle générative, notamment Azure AI Foundry.

  • Participer à l’intégration des composants IA dans l’architecture de la plateforme.

  • Collaborer étroitement avec les autres ingénieurs IA de l’équipe.

  • Contribuer à la qualité, à la fiabilité et à l’évolution des solutions développées.

Profil recherché


Profil recherché

  • Vous justifiez d’environ 3 à 4 ans d’expérience professionnelle en intelligence artificielle, avec une pratique concrète du développement.

  • Vous avez déjà développé des solutions RAG en conditions réelles et maîtrisez les différentes étapes de leur mise en œuvre.

  • Vous avez une expérience pratique du développement d’agents IA et de solutions d’IA générative.

  • Vous maîtrisez Python et êtes capable de contribuer rapidement à un projet technique existant.

  • Vous disposez d’une expérience significative de l’écosystème Microsoft Azure, idéalement avec Azure AI Foundry.

  • Vous êtes autonome, pragmatique et appréciez le développement hands-on au sein d’une équipe technique.

  • Vous disposez d’un niveau d’anglais professionnel vous permettant de lire de la documentation technique et d’échanger avec des interlocuteurs internationaux.

Une expérience dans le secteur de l’Asset Management ou de la gestion d’actifs constitue un avantage.

Compétences techniques indispensables

  • Python : développement de solutions IA.

  • RAG : maîtrise opérationnelle de la chaîne complète, de l’ingestion documentaire à la génération des réponses.

  • IA agentique : développement concret d’agents IA.

  • Microsoft Azure : expérience pratique de l’écosystème Azure, idéalement Azure AI Foundry.

  • LLM et IA générative : intégration et exploitation de modèles de langage.

  • Traitement documentaire : extraction, parsing, chunking et embeddings.

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