Offre d'emploi Staff Engineer IA / IA Générative
Île-de-France
IA Soft
Le poste Staff Engineer IA / IA Générative
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Contexte : Dans le cadre de l’accélération de sa stratégie autour de l’Intelligence Artificielle et de l’IA Générative, un groupe industriel international de premier plan recherche un(e) Staff Engineer pour renforcer son équipe AI Activation.
Vous interviendrez en tant que référent technique transverse sur plusieurs projets IA stratégiques (Data, Machine Learning, LLM, RAG…), avec un double enjeu :
accompagner les projets de bout en bout (de la conception à la mise en production),
et contribuer à la définition d’un cadre technique commun garantissant cohérence, sécurité, performance et scalabilité des solutions IA du groupe.
Vous serez le garant des bonnes pratiques d’ingénierie et de la qualité globale de l’écosystème technique IA.
Objectifs et Livrables :Accompagner et encadrer techniquement plusieurs projets IA / GenAI (design, implémentation, mise en production).
Définir, formaliser et promouvoir les bonnes pratiques techniques : MLOps, LLMOps, DevSecOps, architectures cloud.
Concevoir des architectures de référence pour les solutions IA, robustes, sécurisées, scalables et maintenables.
Industrialiser les usages IA :
mise en place de pipelines,
intégration dans les chaînes CI/CD,
automatisation et monitoring des workloads.
Assurer la cohérence technique entre les différents projets IA / GenAI portés par le groupe.
Contribuer à la construction et à l’évolution du socle commun “AI Platform” sur lequel s’appuient les équipes projet.
Encadrer, coacher et faire monter en compétence les ingénieurs data, ML et software (revues de code, pair design, partage de bonnes pratiques).
Assurer une veille technologique active sur les briques IA / GenAI (LLM, RAG, orchestrateurs, vector DB, frameworks, etc.) et proposer leur intégration quand pertinent.
Profil recherché
Langages : Python, SQL, Bash – niveau confirmé.
CI/CD & DevOps : GitLab, Jenkins, Docker, Kubernetes – maîtrise confirmée.
Cloud : excellente connaissance d’au moins un des grands clouds (AWS, Azure, GCP), idéalement environnement multi-cloud / hybride.
MLOps / LLMOps : expérience solide dans la mise en place et l’industrialisation de pipelines IA (entraînement, déploiement, monitoring de modèles).
Outils IA / MLOps / LLMOps : MLflow, SageMaker, LangChain, VectorDB, RAG, Prompt Engineering – niveau confirmé.
Infrastructure as Code : Terraform, ArgoCD – bonnes pratiques d’automatisation et de gestion d’infrastructures.
Architectures GenAI : bonne maîtrise des concepts RAG, LLM, frameworks type LangChain, vector DB, API OpenAI / Azure OpenAI.
Sécurité & Gouvernance : IAM, DevSecOps, FinOps – sensibilité forte aux enjeux de sécurité, conformité et optimisation des coûts.
Expérience : 10 à 20 ans en ingénierie logicielle, data ou IA, avec un rôle déjà senior ou lead / staff sur des environnements complexes.
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