Ingénieur(e) IA Générative & Data / AI Maker

Nous recherchons notre nouvel(le) Ingénieur(e) IA & Data pour reprendre et faire évoluer une infrastructure d'Intelligence Artificielle et de Data Engineering critique pour nos opérations (finance, commerce, douane, exploitation). Votre mission : transformer des processus métiers complexes, répétitifs ou fragiles en workflows automatisés, robustes et intelligents. Vous ne ferez pas que des "PoC" : vous concevrez des systèmes qui tiennent en production et qui sont utilisés tous les jours par nos équipes.

Vos missions principales En autonomie sur l'ensemble du cycle de vie des projets (de l'architecture au déploiement), vous serez en charge de :

• Conception de systèmes RAG & Agents IA :

  • Développement d'assistants métiers (ex: aide au classement tarifaire douanier limitant les hallucinations via un RAG strict).

  • Création d'agents autonomes (ex: analyse de grilles tarifaires complexes capables de s'auto-corriger).

• Traitement Documentaire Intelligent (IDP) :

  • Mise en place de chaînes d'extraction de données (OCR + LLM) pour automatiser le traitement des bons de livraison et des factures fournisseurs.

  • Création de boucles d'apprentissage pour que l'IA s'ajuste aux corrections des utilisateurs.

• Data Engineering :

  • Conception, alimentation et maintenance de notre Data Warehouse.

  • Création et supervision des pipelines de données (ETL/ELT) pour alimenter les outils d'IA et les tableaux de bord métiers (recouvrement, encours).

• Mise en production & DevOps :

  • Déploiement des solutions et intégration avec nos outils existants (Messagerie, ERP, bases de données).

  • Gestion de l'infrastructure de déploiement, de l'authentification (SSO) et de la supervision.

La Stack Technique

• IA & NLP : LLMs (OpenAI, modèles Open Source), RAG, LangChain / LlamaIndex, Agents (ReAct), OCR.

• Data & Orchestration : Python, SQL, Airflow, Data Warehouse.

• DevOps / Déploiement : Docker, GitLab CI/CD, API REST, Active Directory (SSO).

• Vous justifiez d'au moins 2 à 5 ans d'expérience en Data Science / Data Engineering, avec une expérience éprouvée (au moins 1 an) dans la mise en production de systèmes basés sur des LLMs (IA Générative).

• Vous avez une approche d'ingénieur(e) logiciel : vous écrivez du code propre, testé, et vous maîtrisez les enjeux de déploiement (CI/CD, conteneurisation).

• Vous avez une approche scientifique : vous savez poser une hypothèse, créer des jeux d'évaluation et mesurer les performances d'un modèle avant de le déployer.

• Vous êtes "Product-oriented" : vous aimez comprendre le métier des utilisateurs, dialoguer avec eux et résoudre de vrais problèmes opérationnels plutôt que de faire de la recherche pure.