Consultant IA Générative & Agentique – Sécurisation des LLM

Dans le cadre de l’industrialisation de ses cas d’usage en intelligence artificielle, un grand acteur du secteur bancaire renforce ses équipes autour de l’IA Générative.

L’objectif est de passer d’expérimentations (POC) à des solutions robustes, sécurisées et industrialisées en production, intégrées au SI existant.

Le consultant interviendra au sein d’équipes pluridisciplinaires (Data, IT, Sécurité, Métiers) pour :

- Déployer des architectures basées sur des LLM et des systèmes agentiques

- Accélérer la mise en production via des pipelines CI/CD

- Garantir la sécurisation des usages IA (données sensibles, conformité, risques)

- Répondre efficacement aux besoins métiers (banque de détail, risques, conformité, opérations)

Les principales tâches à réaliser dans la mission sont les suivantes :

- Conception et mise en œuvre d’architectures IA Générative (LLM, agents autonomes, orchestrateurs) adaptées aux cas d’usage métier

- Industrialisation des solutions IA : mise en place de pipelines CI/CD / CI/CE, automatisation des déploiements, gestion des versions modèles

- Développement et optimisation des chaînes RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour l’exploitation sécurisée des données internes

- Sécurisation des LLM et des flux IA : gestion des risques (prompt injection, data leakage, hallucinations), mise en place de guardrails et de mécanismes de contrôle

- Optimisation des performances et du code : réduction des coûts d’inférence, amélioration des temps de réponse, scalabilité des solutions

Expertise IA Générative & Agentique : Maîtrise des LLM (OpenAI, open source, modèles privés) et conception de systèmes agentiques (agents autonomes, orchestration, multi-agents)

- Expérience concrète en mise en production (et pas uniquement POC) d'agent

- Expérience en CI/CD / CI/CE appliquée aux modèles IA (MLOps / LLMOps) + maîtrise des architectures cloud (AWS, Azure, GCP)

- Maîtrise des architectures RAG (indexation, vectorisation, embeddings) et expérience en RAD LAC (Rapid Application Development / Low-code AI Components)

- Maîtrise des problématiques de sécurité IA : Prompt injection / Jailbreak + Data leakage / confidentialité + Gouvernance et conformité (RGPD, AI Act)

- Pouvoir justifier d'une expérience sur la mise en place de guardrails, filtres et outils de modération (ex : Azure AI Content Safety)