Descriptif du poste:\n\nNous recrutons un ingénieur AI \nVous serez ainsi amené(e) à prendre en charge les actions suivantes :\nAu sein d'équipes projets, vous serez en charge des missions suivantes :\n \n* Recueillir et analyser les besoins métiers liés aux cas d'usage d'intelligence artificielle.\n* Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de Machine Learning, Deep Learning et des architectures LLM.\n* Développer des applications avancées basées sur le RAG, les agents IA et les architectures multi-agents (orchestration, mémoire, outils).\n* Construire et faire évoluer des pipelines de fine-tuning, d'évaluation et de prompt engineering.\n* Concevoir des architectures à base de graphes de connaissances et de bases vectorielles pour des cas d'usage de recherche sémantique et de raisonnement augmenté.\n* Industrialiser les modèles et agents IA : API, pipelines MLOps/LLMOps, monitoring et amélioration continue.\n* Assurer le suivi des performances des modèles en production et piloter leur optimisation (coût, latence, qualité).\n* Contribuer aux offres, assets techniques et initiatives de R&D et d'innovation de la Practice.\n \nQualifications requises :\n* Diplôme Bac +5 / Doctorat en Mathématiques appliquées, Informatique, Data Science ou domaine connexe\n* Au moins 5 ans d'expérience sur des projets IA, Data Science ou Machine Learning.\n* Excellente maîtrise de Python et des frameworks IA (LLM, ML, Deep Learning).\n* Solide expérience sur les architectures GenAI : LLM, RAG, agents IA et systèmes multi-agents.\n* Bonne compréhension des fondamentaux du Machine Learning et du Deep Learning.\n* Connaissance des pratiques MLOps/LLMOps et des environnements Cloud.\n\nProfil recherché:\n\nQualifications requises :\n* Diplôme Bac +5 / Doctorat en Mathématiques appliquées, Informatique, Data Science ou domaine connexe\n* Au moins 5 ans d'expérience sur des projets IA, Data Science ou Machine Learning.\n* Excellente maîtrise de Python et des frameworks IA (LLM, ML, Deep Learning).\n* Solide expérience sur les architectures GenAI : LLM, RAG, agents IA et systèmes multi-agents.\n* Bonne compréhension des fondamentaux du Machine Learning et du Deep Learning.\n* Connaissance des pratiques MLOps/LLMOps et des environnements Cloud.