Descriptif du poste: Ingénieur IA - Spécialiste RAG & LLM À propos du poste Au sein de l'équipe IT, vous occupez un rôle central sur l'intégration de l'Intelligence Artificielle Générative dans nos processus métiers. Votre première mission est opérationnelle : concevoir, déployer et optimiser des pipelines RAG en production, en lien direct avec nos bases de connaissances internes.   Missions principales 1. RAG & LLM - Cœur du poste * Pipelines RAG end-to-end : chunking sémantique, génération d'embeddings, interrogation de bases vectorielles, connexion aux sources de données internes * Développement Python : prototypage, traitement de données, orchestration avec LangChain ou LlamaIndex * Optimisation des pipelines : gestion des tokens, fenêtres de contexte, qualité des réponses, coût d'inférence * Prompt engineering : itération et fine-tuning des prompts pour des cas d'usage métiers concrets * Écosystème MCP (Model Context Protocol) : configuration de serveurs/clients pour connecter les agents IA aux outils internes   2. Intégration applicative - En soutien Connexion des solutions IA à l'écosystème existant (.NET / Java) - sans nécessiter une expertise approfondie sur ces stacks. * Évolutions légères d'interfaces Angular si besoin * Contribution ponctuelle à des services backend C# ou Java (profil junior à intermédiaire accepté)   Environnement technologique en place Vous n'avez pas besoin de maîtriser ces outils en amont. Ils sont listés ici à titre d'information pour contextualiser le projet.   Outils / Technologies en place Modèles LLM OpenAI (GPT-4), Claude (Anthropic), Llama - via Azure OpenAI ou APIs locales Vector search Pinecone, Milvus, Weaviate, Azure AI Search (l'un ou plusieurs selon les projets) Cloud & infra Microsoft Azure (Azure OpenAI Service, Azure AI Search) Backend existant .NET Core / Framework (C#), Java Spring Boot, services WCF legacy Frontend Angular (TypeScript) Orchestration IA LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel (en cours d'adoption) Protocole agents MCP (Model Context Protocol) - serveurs/clients internes   Profil recherché: Profil recherché * Expérience confirmée en gestion de projets complexes dans des environnements AI, Data Science ou technologiques. * Expérience en pilotage d'équipes pluridisciplinaires et multiculturelles. * Excellentes compétences en gestion des parties prenantes et en communication. * Forte capacité à structurer, prioriser et résoudre des problématiques stratégiques.   Compétences indispensables Python IA : LangChain, LlamaIndex, scripts de traitement de données RAG  ; Expérience concrète en production : chunking, embeddings, retrieval LLM - fondamentaux : Tokenization, context window, mécanismes d'attention Prompt engineering : Optimisation itérative sur des cas réels Vector search - notions : Compréhension du paradigme (pas forcément l'outil exact de l'env.)   Compétences appréciées Semantic Kernel : Connaissance du framework Microsoft .NET / C# : Notions suffisantes, pas un critère éliminatoire Angular / TypeScript : Familiarité basique Git / Docker / CI-CD : Outillage standard DevOps   Optionnel / Bonus Java Spring Boot : Non requis, environnement d'intégration uniquement WCF / Java EE : Legacy, non exigé   Ce qu'on recherche vraiment Un profil pragmatique et orienté delivery : capable de faire passer un POC RAG en solution de production fiable, de choisir les bons outils vectoriels selon le contexte, et de mesurer concrètement la qualité d'un pipeline de retrieval. La curiosité sur les évolutions rapides de l'IA (agents, MCP, multimodal) est un vrai plus.