Consultant Technique IA Générative (Sélestat)

Contexte

Notre client renforce son Lab IA au sein de la DSI Retail (périmètre transverse : finance, commerce, autres directions). Le responsable du Lab recherche un·e consultant·e technique IA générative / AI Automation Engineer pour construire et faire tourner des POCs IA concrets sur une machine dédiée, benchmarker des modèles, et structurer la démarche IA du Groupe.

Le Lab est en phase de démarrage : le besoin n'est pas un développeur classique ou un data scientist pur, mais un profil builder hands-on, capable de passer d'un besoin métier flou à un démonstrateur IA documenté en 6 à 8 semaines max.

Missions

• Construire et faire tourner des POCs IA concrets sur une machine dédiée

• Benchmark des modèles IA

• Structurer la démarche IA du Groupe

• Mesurer et documenter les performances des modèles dans un contexte client (benchmarks structurés, conclusions exploitables)

• Produire des démonstrateurs documentés et transférables aux métiers

• Restituer clairement les résultats et recommandations aux parties prenantes

• Travailler en binôme étroit avec le responsable du Lab (co-construction méthodologique, échanges fréquents)

• Veille active sur les nouveaux modèles et solutions IA du marché

Compétences techniques requises

• Développement Python (niveau avancé, indispensable)

• Consommation et exposition d'API REST

• Compréhension approfondie des LLM et des principaux modèles du marché (propriétaires et open source)

• Mise en place de RAG (Retrieval-Augmented Generation) et bases vectorielles

• Docker : installation, configuration, déploiement de modèles sur environnement dédié

• Git, scripts, connecteurs

• Capacité à mesurer et documenter les performances des modèles dans un contexte client

Compétences techniques souhaitées

• Frameworks agentiques : LangChain ou équivalent

• Outils d'orchestration de workflows : n8n ou équivalent

• Sensibilité aux enjeux de sécurité et de gouvernance IA

• TypeScript (en complément de Python)

Compétences fonctionnelles requises

• Capacité à comprendre un besoin métier et à le transformer en hypothèse testable

• Structuration d'une approche de bout en bout sur un cas d'usage IA

• Production de démonstrateurs documentés et transférables aux métiers

• Restitution claire des résultats et des recommandations aux parties prenantes

• Travail en binôme étroit avec le responsable du Lab (co-construction méthodologique, échanges fréquents)

• Veille active sur les nouveaux modèles et solutions IA du marché

Compétences fonctionnelles souhaitées

• Expérience de démonstrateurs pour des ateliers d'acculturation métier

• Connaissance des cas d'usage IA en multi contextes

• Capacité à vulgariser des concepts techniques auprès de non-experts

Conditions de travail

• TJM : 600€

• Localisation : Sélestat (poste basé sur site client)

• Durée de la mission : jusqu'à fin d'année 2026 (renouvelable)

• Rythme : 3 jours/semaine au démarrage, possibilité d'augmentation selon volumétrie des cas d'usage à produire

• Début de mission : asap

1. 3 à 6 ans d'expérience, ou junior très autonome avec réalisations concrètes (projets pro ou perso à présenter)
2. Développement Python (niveau avancé, indispensable)
3. Consommation et exposition d'API REST
4. Compréhension approfondie des LLM et des principaux modèles du marché (propriétaires et open source)
5. Mise en place de RAG (Retrieval-Augmented Generation) et bases vectorielles
6. Docker : installation, configuration, déploiement de modèles sur environnement dédié
7. Git, scripts, connecteurs
8. Capacité à mesurer et documenter les performances des modèles dans un contexte client (benchmarks structurés, conclusions exploitables)
9. Capacité à comprendre un besoin métier et à le transformer en hypothèse testable
10. Structuration d'une approche de bout en bout sur un cas d'usage IA
11. Production de démonstrateurs documentés et transférables aux métiers
12. Restitution claire des résultats et des recommandations aux parties prenantes
13. Travail en binôme étroit avec le responsable du Lab (co-construction méthodologique, échanges fréquents)
14. Veille active sur les nouveaux modèles et solutions IA du marché
15. Compétences souhaitées : Frameworks agentiques comme LangChain ou équivalent
16. Outils d'orchestration de workflows : n8n ou équivalent
17. Sensibilité aux enjeux de sécurité et de gouvernance IA
18. Connaissance de TypeScript (en complément de Python)
19. Expérience de démonstrateurs pour des ateliers d'acculturation métier
20. Connaissance des cas d'usage IA en multi contextes
21. Capacité à vulgariser des concepts techniques auprès de non-experts