Offre d'emploi Ingénieur / Développeur en Intelligence Artificielle (IA) – Bruxelles (Belgique)

Nous recherchons un Ingénieur / Développeur en Intelligence Artificielle (AI Engineer/Developer) pour rejoindre une équipe spécialisée dans l'innovation digitale et les solutions d'intelligence artificielle, basée à Bruxelles.

Le consultant interviendra sur l'exploitation, le développement et l'amélioration d'une plateforme IA reposant sur des architectures hybrides, combinant les services managés Microsoft Azure et des composants Open Source hébergés sur Azure Kubernetes Service (AKS).

La plateforme s'appuie notamment sur les grands modèles de langage (LLM), les architectures RAG, Python et les technologies d'orchestration d'agents IA.

Environnement technique

La plateforme IA repose sur une architecture hybride combinant :

Services Microsoft Azure :
Microsoft Foundry et modèles OpenAI pour les LLM et les embeddings.
Azure AI Search.
Azure API Management.
Azure AI Content Safety.

Composants Open Source et infrastructure :
Azure Kubernetes Service (AKS).
Python et LangChain pour l'orchestration des agents IA.
Pipelines d'ingestion de données.
MLflow sur Databricks pour l'évaluation et le suivi des modèles.
OpenTelemetry pour le monitoring et le traçage.

Infrastructure et déploiement :
Terraform pour l'Infrastructure as Code (IaC).
Helm.
Azure DevOps et pipelines CI/CD.

Responsabilités principales

Les missions varieront selon les services IA concernés. Les principales responsabilités seront les suivantes :

Exploitation des services IA en production : assurer le suivi de la disponibilité, des temps de réponse et des erreurs, gérer les incidents et les demandes de service, analyser les causes des dysfonctionnements et mettre en œuvre les corrections nécessaires ou procéder à leur escalade.
Suivi et contrôle de la qualité des réponses : maintenir et exécuter des jeux de données d'évaluation (Golden Sets) avec les responsables métiers, suivre la qualité des réponses, le taux de non-réponse et les retours utilisateurs, détecter et analyser les régressions de qualité.
Gestion des pipelines d'ingestion : assurer les mises à jour incrémentales des données, traiter les documents en échec, surveiller la santé des index et intégrer de nouvelles sources de contenu ou de nouveaux domaines métiers dans les connecteurs existants.
Gestion des intégrations des agents IA : surveiller les appels aux outils et aux systèmes métiers, gérer les erreurs et les dépassements de délais (timeouts), analyser les journaux d'actions et les exceptions générées par les agents agissant pour le compte des utilisateurs.
Gestion des évolutions et des changements : assurer les mises à niveau et le retrait des versions de modèles, gérer les modifications des prompts et des configurations, ainsi que les mises à jour des dépendances et de sécurité. Chaque changement devra être validé à l'aide des jeux de données d'évaluation avant sa mise en production.
Suivi des coûts d'exploitation : surveiller la consommation de tokens et les coûts par service, mettre en place des alertes en cas de dérive et proposer des optimisations.
Maintenance de l'infrastructure : maintenir les configurations Terraform, les artefacts Helm et les pipelines Azure DevOps, tout en garantissant la cohérence des environnements DEV, TST, ACC et PROD.
Protection des données : appliquer les règles de conservation des traces, d'effacement des données et de restriction des accès, conformément aux analyses d'impact relatives à la protection des données (DPIA) de chaque service.
Documentation et reporting : maintenir les procédures d'exploitation (Runbooks) et la documentation technique, et communiquer régulièrement sur l'état de santé des services aux responsables applicatifs et à l'équipe AI CoE.
Amélioration continue : réaliser des évolutions mineures, des optimisations et des corrections techniques. Les changements structurels et le développement de nouvelles fonctionnalités restent sous la responsabilité de l'équipe Build.