Descriptif du poste:\n\nINGENIEUR IA afin de concevoir et développer des solutions IA décarbonné au service des Métiers. L'INGENIEUR IA sera responsable de la réalisation de cas d'usages robustes, scalables et sécurisés intégrant des composants IA (LLM, RAG, Agents, etc...) en production.\nIl travaille en étroite collaboration avec les équipes Data, IA, DSI et métiers pour structurer des services cohérents, industrialisés, performants et sécurisés.\nVos missions principales\nØ Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de ré-entrainement de modèles (LLM, Vision, NLP)\nØ Assurer la qualité des jeux de données d'entraînement dans le respect du RGPD, des biais potentiels\nØ Développer des modules intégrant de l'IA répondant aux besoins des Métiers et s'interconnectant à des applications tierces\nØ Déployer et optimiser des services d'inférence à haute performance sur une plateforme containerisée \nØ Déployer des systèmes d'IA agentique capables d'exécuter des workflows complexes\nØ Concevoir des architectures RAG avancées avec interconnexion aux bases de connaissances internes en lien avec l'A\nVotre profil\nIssu de formation supérieure IT avec une spécialisation IA. Vous justifiez d'une expérience significative prouvée en IA. \n\nProfil recherché:\n\nElle/Il interviendra sur le déploiement et l'exploitation de modèles de langage (LLM) en environnement de production : installation, configuration et gestion des modèles, avec une attention particulière portée aux frameworks d'inférence et de serving (vLLM, Kserve, Triton Inference Server ou TGI) pour garantir des performances optimales à grande échelle.\nElle/Il interviendra également sur l'infrastructure sous-jacente (conteneurisation et orchestration via Docker et Kubernetes), afin d'assurer la scalabilité, la résilience et la bonne gestion des ressources de calcul nécessaires à ces charges de travail IA.\nSur le plan applicatif, elle/il développera et intégrera des solutions IA générative et agentique, construction d'agents autonomes, orchestration de workflows IA, connexion à des API de modèles de langage au sein de systèmes existants, souvent complexes.\nEnfin, elle/il manipulera et exploitera des volumes de données importants (bases de données volumineuses), le tout en s'appuyant sur des compétences solides en programmation Python et sur les frameworks IA de référence (PyTorch, TensorFlow, Transformers).