Offre d'emploi Ingénieur IA / Data Scientist IA Générative

Dans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku.

Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles.

• Analyse et cadrage des cas d'usage IA

• Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG

• Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier

• Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA

• Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique

Développement de solutions RAG

• Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku

• Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles

• Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire

• Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride

• Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM

• Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA

Gestion des bases vectorielles et recherche documentaire

• Concevoir et maintenir les index vectoriels

• Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings

• Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles

• Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles

• Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval

Industrialisation et MLOps

• Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku

• Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring

• Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions

• Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production

• Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines

Évaluation et optimisation des modèles

• Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG

• Mesurer la qualité des réponses générées

• Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval

• Identifier les sources d'hallucination ou de dérive

• Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche

Accompagnement des métiers

• Présenter les résultats et prototypes aux métiers

• Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA

• Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction

• Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe

IA Générative & LLM

• Maîtrise des concepts d'IA Générative

• Expérience des architectures RAG

• Bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents)

• Prompt Engineering avancé

• Évaluation et optimisation de solutions d'IA générative

Dataiku

• Expérience significative sur Dataiku

• Développement de workflows de préparation et traitement de données

• Utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku

• Industrialisation et automatisation des pipelines

Bases vectorielles

• Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector

• Maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking

• Développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD

Data Engineering

• Gestion de pipelines de données

• Préparation et transformation de données

• Structuration de connaissances

• Qualité et gouvernance de données

Connaissances recherchées

• Knowledge Management

• Recherche documentaire

• Data Governance

• Sécurité des données

• Protection des données sensibles

• Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform)

• Principes MLOps et LLMOps

• Forte capacité d'analyse

• Esprit d'innovation

• Orientation résultats

• Autonomie

• Rigueur scientifique

• Capacité à vulgariser des concepts complexes

• Excellent relationnel

• Travail en équipe multidisciplinaire

• Curiosité et veille technologique

• IA & Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector)

• Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams

• Études de faisabilité des cas d'usage IA

• Architectures fonctionnelles et techniques RAG

• Workflows Dataiku industrialisés

• Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire

• Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés

• Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles

• Documentation technique

• Guides utilisateurs et supports d'adoption

• Tableaux de bord de monitoring des performances RAG