Senior AI Engineer / Data Scientist Senior – Intelligence Artificielle

Contexte

Dans le cadre d’un programme stratégique visant à exploiter l’intelligence artificielle pour améliorer les pratiques de conseil et renforcer la conformité réglementaire, une organisation du secteur des services financiers souhaite développer un assistant intelligent destiné à accompagner les conseillers dans leurs échanges avec les clients.

L’objectif est de concevoir une solution capable d’analyser les conversations, de vérifier le respect des obligations réglementaires et de suggérer en temps réel les questions pertinentes à poser aux clients.

La mission s’inscrit au sein d’une équipe spécialisée en intelligence artificielle, data engineering et automatisation. Elle couvre l’ensemble du cycle de vie des solutions IA, du cadrage initial à la mise en production, en passant par le développement, le déploiement et le maintien en conditions opérationnelles.

2. Missions du poste

• Cadrage et conception technique : participer à la définition des besoins, concevoir l’architecture de la solution IA et identifier les approches techniques adaptées aux enjeux métier et réglementaires.

• Développement de solutions IA : concevoir et développer un assistant conversationnel intelligent capable d’analyser les échanges entre conseillers et clients.

• Développement LLM et RAG : mettre en œuvre des solutions basées sur les grands modèles de langage (LLM), la génération augmentée par récupération de données (RAG) et les agents IA.

• Traitement audio et transcription : développer des pipelines de traitement de la voix intégrant la transcription audio (Speech-to-Text), la diarisation des locuteurs et l’analyse des conversations.

• Traitement en temps réel : concevoir et optimiser des architectures de streaming permettant l’analyse des échanges et la génération de recommandations en temps réel.

• Développement de pipelines IA : mettre en œuvre des chaînes de traitement de bout en bout, de l’audio à la transcription, puis à l’analyse et à la recommandation.

• Analyse et conformité : développer des mécanismes permettant d’identifier les écarts par rapport aux exigences réglementaires et de proposer des questions ou actions pertinentes aux conseillers.

• Industrialisation et mise en production : assurer le déploiement des solutions, leur intégration dans l’environnement technique existant et leur passage à l’échelle.

• Monitoring et maintien en conditions opérationnelles : mettre en place le suivi des performances, la surveillance des modèles et l’amélioration continue des solutions déployées.

• Collaboration transverse : travailler en étroite collaboration avec les équipes métier, conformité, data et IT afin de garantir l’adéquation des solutions aux besoins opérationnels.

Profil recherché

Expérience et compétences techniques

• Expérience significative en tant que Data Scientist, AI Engineer ou Machine Learning Engineer, avec une forte expertise en intelligence artificielle générative.

• Maîtrise des grands modèles de langage (LLM), des architectures RAG et des agents IA.

• Expérience dans le développement d’assistants conversationnels et de solutions d’analyse de conversations.

• Bonne maîtrise des technologies de transcription audio (Speech-to-Text), de diarisation et de traitement de flux en temps réel.

• Capacité à concevoir et développer des pipelines intégrant le traitement audio, la transcription, l’analyse sémantique et la génération de recommandations.

• Expérience dans l’industrialisation, le déploiement et le monitoring de solutions d’intelligence artificielle.

• Capacité à intervenir de bout en bout sur un projet, du cadrage technique jusqu’à la mise en production et au suivi opérationnel.

Compétences métier et comportementales

• Capacité à comprendre et traduire des besoins métier complexes en solutions techniques concrètes.

• Aisance dans les échanges avec des interlocuteurs variés, notamment les équipes métier, conformité et IT.

• Autonomie, proactivité et capacité à prendre en charge des sujets de bout en bout.

• Esprit d’analyse, rigueur technique et orientation résultats.

• Capacité à évoluer dans un environnement transverse et à collaborer avec plusieurs équipes.

• Une expérience dans un environnement réglementé, notamment dans les secteurs de l’assurance, de la banque ou des services financiers, constitue un atout.