AI / LLM Engineer (Production & Optimization)

Le/la consultant(e) interviendra sur les activités suivantes :

• Déploiement et intégration de services IA en environnement de production
• Mise en œuvre de techniques avancées de prompt engineering (gestion des hallucinations, tuning des paramètres LLM)
• Implémentation du pattern RAG (Retrieval Augmented Generation) et optimisation de la pertinence des résultats de recherche
• Développement et intégration d’AI Agents, MCP Servers et solutions de Hybrid Search (atout)
• Évaluation des performances des modèles IA (accuracy, reliability, scalability) et mise en place de processus d’optimisation qualité
• Collaboration avec des équipes Full Stack pour intégrer les fonctionnalités IA dans les systèmes en production
• Développement de pipelines d’inférence et de testing des modèles
• Suivi des expérimentations, tracking des performances et benchmarks
• Documentation technique et maintien des référentiels d’expériences
• Garantie de conformité aux exigences de privacy, sécurité et gouvernance des données
• Contribution aux pipelines de recherche IA/ML (quality optimization, benchmarking, tracking, collaboration avec experts métier)
• Mise à l’échelle et monitoring des expérimentations en production

Formation bac+5 en génie informatique, Data, IA ou équivalent.

7 ans d'éxpérience significative en déploiement de solutions IA / LLM en production.

Expérience en déploiement de services IA en production

• Maîtrise du Prompt Engineering (gestion hallucinations, tuning LLM)
• Compréhension du pattern RAG et optimisation de la search relevancy
• Développement Python et respect des bonnes pratiques
• Développement de pipelines d’inférence et de testing
• Évaluation et optimisation de la performance des modèles IA
• Expérience en tracking d’expériences et benchmarking
• Collaboration transverse avec équipes techniques (Full Stack)
• Connaissance des enjeux sécurité, privacy et data governance
• Esprit analytique fort et approche scientifique

Compétences appréciées (Nice to have)

• AI Agents, MCP Servers, Hybrid Search
• Hugging Face Transformers, vectorisation et librairies associées
• LangChain, LlamaIndex
• Expérience Cloud (Azure, AWS)
• Expérience en scaling et monitoring d’expérimentations en production