Machine Learning Engineer

Le client recherche un profil Machine Learning Engineer / AI Engineer avec une forte sensibilité MLOps, conteneurisation et software engineering, pour intervenir sur plusieurs sujets IA déjà en production ou en cours d'industrialisation.

Principales missions

1. Industrialisation et monitoring d'agents IA

• Finaliser une application de monitoring d'agents IA.

• Mettre en place des fonctionnalités d'évaluation offline à partir de datasets de test.

• Comparer différentes versions de prompts, modèles ou architectures d'agents.

• Intégrer les feedbacks utilisateurs dans les processus d'évaluation.

• Enrichir les traces avec les prompts système, modèles utilisés et consommation de tokens.

• Conteneuriser l'application et assurer son déploiement.

• Réaliser les tests de fonctionnement dans un environnement partagé.

2. Sécurité des LLM

• Développer et entraîner des modèles de détection de :

  • Prompt Injection

  • Jailbreak

• Les intégrer aux applications métiers et à l'outil de monitoring.

3. Cas d'usage IA métier

• Implémenter et tester des templates ESG.

• Développer de nouvelles fonctionnalités pour la Direction des Investissements.

• Ajouter une fonctionnalité de recherche web au sein de l'application IA.

4. Machine Learning & Recommandation

• Finaliser une pipeline de segmentation dans Dataiku.

• Construire les fondations d'un moteur de recommandation avec les équipes BI.

5. Expertise et accompagnement IA

• Apporter un support technique sur différents POC et projets IA internes.

• Conseiller les métiers sur l'évaluation ou l'intégration de solutions IA externes.

Profil idéal : Experience 6 - 9 ans

• Machine Learning Engineer / AI Engineer confirmé

• Solides compétences en :

  • Python

  • LLM / IA Générative

  • Évaluation de modèles et prompts

  • Dataiku

  • MLOps

  • Docker / Kubernetes / Conteneurisation

  • Déploiement et industrialisation de solutions IA

• Bonne compréhension des problématiques de sécurité des LLM (prompt injection, jailbreak).

• Expérience de développement logiciel (backend idéalement).

• Capacité à intervenir aussi bien sur des sujets techniques que sur l'accompagnement métier.