IA Engineer - DevOps IA

Contexte

Mission longue durée à Paris, en mode salarié ou freelance, démarrage ASAP. Poste d’IA Engineer – DevOps IA Générative dans un environnement technique avancé, intégrant des équipes Data, techniques et métiers.

Missions

• Analyser les cas d’usage en IA générative, recueillir les besoins et proposer des solutions techniques adaptées.
• Accompagner les Data Scientists et les développeurs dans l’intégration de modèles d’IA générative et d’algorithmes de traitement des données.
• Concevoir et développer des solutions de Deep Learning adaptées aux différents cas d’usage.
• Concevoir, développer et évaluer des POC/POT et contribuer aux choix techniques.
• Préparer et optimiser les données nécessaires aux architectures RAG : documents textuels, images, tableaux, etc.
• Identifier les besoins en fine-tuning des modèles selon les cas d’usage.
• Optimiser les performances des solutions IA : consommation mémoire, puissance de calcul, microservices et déploiement à l’échelle.
• Industrialiser et mettre en production les solutions développées.
• Assurer le maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées.
• Participer aux échanges avec les équipes techniques, Data et métiers et contribuer à la qualité des solutions livrées.

Outils & Environnement

Cloud & plateformes :

• Azure AI Foundry
• AWS Bedrock
• GCP
• Services PaaS AWS & Azure

IA générative & Data :

• LangChain
• Docling
• PyMuPDF4LLM
• Hugging Face Transformers
• Pandas
• Scikit-learn
• TensorFlow
• Prompt Engineering
• RAG
• Fine-tuning

Développement & infrastructure :

• Python
• SQL
• Docker
• Kubernetes
• Windows / Linux
• Programmation asynchrone
• Parallélisation
• Déploiement à l’échelle

Bases de données :

• Bases relationnelles
• PGVector
• ChromaDB
• Bases de données vectorielles

Outils collaboratifs :

• Microsoft 365
• SharePoint
• PowerPoint
• Word
• Excel
• Outlook

Conditions de travail

• Type de prestation : Salarié ou Freelance
• Localisation : Paris
• Démarrage : ASAP
• Durée : Mission longue durée

1. Solide maîtrise de Python et des outils de manipulation de données, notamment Pandas et SQL
2. Expérience concrète dans l’intégration et le déploiement de modèles d’IA, notamment d’IA générative
3. Bonne maîtrise des architectures et outils liés à l’IA générative, avec des notions d’architectures agentiques
4. Maîtrise du Prompt Engineering et connaissance des techniques de fine-tuning
5. Bonne connaissance des environnements Cloud, notamment AWS
6. Expérience des pratiques DevOps et du travail en environnement Agile
7. Connaissance des frameworks IA tels que TensorFlow, PyTorch et LangChain
8. Expérience avec les technologies de conteneurisation et d’orchestration : Docker, Kubernetes
9. Connaissance des bases de données relationnelles et vectorielles
10. Bonne capacité à travailler avec différents interlocuteurs techniques et métiers
11. Autonomie, organisation, curiosité et esprit de synthèse