Generative AI Engineer - F/H Ajouter aux favoris
- Implémenter des solutions RAG, agents IA et assistants métiers.
- Intégrer des LLM dans les systèmes existants et orchestrer leurs interactions.
- Optimiser les prompts, embeddings et chaînes d'orchestration pour améliorer la pertinence et la performance.
- Gérer les problématiques de coûts, latence et sécurité des solutions GenAI.
- Mettre en place les bonnes pratiques de gouvernance et de conformité pour l'IA générative.
- Collaborer étroitement avec les équipes Data, IT et métiers pour assurer la cohérence des solutions.
- Cadrer et architecturer : analyser le besoin métier pour définir la meilleure stratégie (RAG, agents, fine-tuning) et la stack adaptée à l'environnement client.
- Industrialiser : développer du code robuste et modulaire (Python) pour intégrer les LLM aux SI existants (API, Data Lakes) et sortir de la logique de POC.
- Optimiser et sécuriser : garantir la viabilité des solutions en maîtrisant les coûts/latences (LLMOps) et en implémentant les barrières de sécurité (guardrails).
- Accompagner : vulgariser les concepts techniques et guider les équipes métiers et IT du client dans l'adoption de ces nouvelles technologies.
- Le socle : maîtrise indispensable de Python et des bonnes pratiques de Software Engineering (Clean Code, Git, CI/CD) pour garantir la robustesse des livrables chez nos clients.
- LLM et orchestration : capacité à orchestrer des chaînes complexes (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel) et à choisir le bon modèle pour le bon usage (OpenAI, Azure AI, Bedrock, Vertex AI, ou solutions open source type Mistral/Llama).
- Data et bases vectorielles : savoir intégrer la solution dans l'écosystème data du client, que ce soit sur Pinecone, Qdrant, Weaviate ou directement via pgvector/Elasticsearch.
- Architecture et cloud : aisance à déployer aussi bien sur AWS, Azure que GCP, ou dans des environnements on-premise contraints.
- LLMOps : mettre en place les outils de monitoring et d'évaluation adaptés au client (LangSmith, MLflow, Ragas, etc.).
- Expérience : vous avez un background solide en Data Science, Data Engineering ou Software Engineering (min. 2 ans) et avez pivoté vers l'IA générative avec des premières réalisations concrètes (projets pros ou personnels avancés).
- Polyvalence : vous ne bloquez pas si le client utilise Azure au lieu d'AWS. Vous apprenez vite et savez vous adapter aux contraintes (legacy, sécurité bancaire, etc.).
- Posture conseil : vous savez vulgariser des concepts techniques complexes. Vous êtes capable d'expliquer pourquoi un RAG est nécessaire (ou non) à un directeur métier.
- Mindset « Prod-Ready » : vous codez proprement. Vous savez que la valeur d'un consultant se mesure à la pérennité de ce qu'il laisse derrière lui.
- Une organisation résolument tournée vers l'IA : nous sommes notre propre client et nous menons une transformation agentique ambitieuse pour notre métier cœur et pour nos métiers transverses.
- L'impact : vous intervenez sur les projets les plus stratégiques de nos clients, là où l'IA transforme réellement les business models.
- La communauté : échangez avec 450 pairs, contribuez à notre veille, nos publications et participez à nos événements
- Le cadre : des bureaux inspirants et une culture d'entreprise qui valorise l'audace et l'expertise.
- 1er échange RH : échange sur vos souhaits et motivation, présentation de l'entreprise (30 min).
- Test technique sur HackerRank (30 min).
- 2e échange technique avec un de vos futurs pairs (1 h).
- 3e échange avec un Leader (45 min).
- 4e échange avec un Partner : projection sur votre rôle au sein de Onepoint (30 min).
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