Développeur / Ingénieur en solutions d’Intelligence Artificielle

Missions :

1. Conception et développement de solutions d’IA

• Chiffrer, concevoir et implémenter des solutions d’IA, de la phase de POC à

• l’industrialisation.

• Exploiter des modèles d’IA via :

  • des API de modèles génératifs (LLMs),

  • des librairies et frameworks IA python (Scikit-learn, SpaCy, LangChain, LangGraph…).

• Concevoir et optimiser des prompts et des pipelines d’IA.

• Mettre en œuvre des architectures RAG.

• Connecter les solutions d’IA aux données et à l’écosystème du Groupe SEB (SQL, tool calling, MCP).

• Rédiger la documentation technique et fonctionnelle associée (contrats d’interface, guides utilisateur …)

2. Industrialisation et déploiement (CI/CD & Cloud)

• Déployer des API et workflows IA sur le cloud AWS (ECS, Lambda, etc.).

• Conteneuriser les solutions via Docker.

• Mettre en place des interfaces simples de test et de démonstration (Streamlit).

• Intégrer les solutions dans des pipelines CI/CD :

  • automatisation des tests, builds et déploiements,

  • utilisation d’outils tels que Jenkins, GitHub Actions, Terraform.

• Gérer les accès et veiller à la sécurité, à la conformité et à la protection des données.

3. Run, performance et optimisation

• Assurer le maintien en conditions opérationnelles des solutions : haute disponibilité, performance…

• Mettre en place des pratiques MLOps / monitoring et intervenir rapidement en cas d’incident.

• Analyser les performances techniques et les coûts associés aux solutions déployées.

• Formuler des recommandations pour optimiser l’architecture et les coûts cloud.

4. Travail collaboratif & capitalisation

• Participer aux pratiques d’ingénierie collective :

  • gestion de versions et revues de code via GitHub,

  • conception et partage de composants, packages ou frameworks communs.

• Contribuer à la montée en compétences des équipes internes : formations et bonnes pratiques.

• Assurer une veille technologique continue sur les évolutions de l’IA et de la GenAI.

Formation

• Diplôme d’ingénieur ou formation supérieure en informatique / data / IA (Bac+5 ou équivalent).

Compétences en développement & IA

• Python (niveau avancé) : frameworks et librairies IA / GenAI : LangChain, LangGraph, Scikitlearn…

• Conception et optimisation de prompts.

• Exploitation de LLMs via API (Azure OpenAI, AWS Bedrock).

• Conception d’architectures RAG et utilisation de bases vectorielles Qdrant (embeddings, semantic search)

• Connaissance du Model Context Protocol (MCP) et des architectures agentiques.

• Containerisation avec Docker.

• Déploiement de solutions sur AWS (ECS, Lambda, S3).

• CI/CD : GitHub Actions, Jenkins, Infrastructure as Code (Terraform).

• Notions de MLOps / monitoring, performance et optimisation des coûts.

• Bonnes pratiques de sécurisation des API et de gestion des accès.

• Manipulation de données via S3 et bases SQL.

• Prototypage et démonstration via Streamlit.

Qualités personnelles

• Rigueur, curiosité, autonomie.

• Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire (Data, IT, Métiers).

• Aisance à expliquer des concepts techniques à des nonspécialistes.

Langues

• Anglais professionnel.