Consultant Développeur IA H/F

Dans le cadre du programme de déploiement de l’intelligence artificielle, l’équipe IA conçoit, industrialise et exploite les cas d’usage IA au service des métiers (épargne, banque, retraite complémentaire) et des collaborateurs internes.

Ces cas d’usage se situent à différents stades de maturité : sujets à cadrer, prototypes à industrialiser, solutions déjà en production à maintenir et faire évoluer., L’exploitation documentaire et la recherche augmentée (RAG) sur des corpus métier : contrats, garanties, procédures, réglementaire

• L’assistance aux collaborateurs en gestion et en relation client : aide à la réponse, synthèse de dossier, qualification de demandes
• L’extraction et la structuration d’informations à partir de documents entrants (courriers, pièces justificatives, formulaires) : OCR, modèles vision
• La conception d’agents IA et de workflows d’automatisation multi-étapes intégrés au SI, Concevoir et développer des agents IA et des workflows automatisés multi-étapes
• Développer des services IA en Python : APIs REST, microservices, batchs intelligents
• Concevoir et industrialiser les chaînes RAG : ingestion et préparation documentaire, chunking, embeddings, recherche sémantique et hybride, reranking, post-traitement et contrôle des réponses
• Intégrer les solutions IA dans le SI existant : connecteurs vers bases de données, APIs internes, files de messages
• Mettre en oeuvre les workflows techniques via les outils d’orchestration
• Participer au prototypage rapide (POC) puis à l’industrialisation des solutions retenues
• Mettre en place et faire vivre les dispositifs d’évaluation des cas d’usage : jeux de tests métier, métriques de pertinence, de coût et de latence, détection des régressions à chaque évolution de prompt ou de modèle
• Optimiser les solutions en performance, latence et coût
• Mettre en place l’observabilité des agents IA : logs, traçabilité des appels aux modèles, monitoring des performances et des coûts
• Contribuer aux bonnes pratiques techniques : tests automatisés, revues de code, CI/CD, documentation
• Appliquer les exigences de sécurité et de protection des données (données personnelles)
• Contribuer à la conformité des cas d’usage au cadre de gouvernance IA du groupe et au règlement européen sur l’IA
• Assurer le maintien en conditions opérationnelles des cas d’usage déployés
• Participer aux rituels Agile et à la dynamique de l’équipe IA
• Contribuer à la montée en compétence des équipes et à la capitalisation (socle technique et composants réutilisables)

Outils & Environnement

• Agent IA
• API REST

Docker

• Large Language Model (LLM)
• OpenAPI
• PostgreSQL
• Python
• RAG
• Frameworks GenAI : LangChain, LlamaIndex, Haystack
• Bases de données relationnelles : PostgreSQL, MySQL
• Bases vectorielles : Chroma, Qdrant ou équivalent
• Outils d’orchestration et CI/CD
• Monitoring et observabilité (Langfuse ou équivalent), Expérience 8 à 10 ans minimum en Machine Learning / Deep Learning / préparation de données
• Expérience 8 à 10 ans minimum en fine-tuning SLM / LLM
• Connaissance du secteur assurance / protection sociale indispensable, Profil recherché8 à 10 ans d’expérience minimum en Machine Learning / Deep Learning / préparation de données8 à 10 ans d’expérience minimum en fine-tuning SLM / LLMConnaissance du secteur assurance / protection sociale indispensableMaîtrise de Python : développement applicatif, structuration de projets, typage, programmation asynchroneExpérience backend : conception d’APIs REST (design, sécurité, documentation OpenAPI), FastAPI, architecture microservices, intégration dans un SICompétences en GenAI : LLM, prompt engineering, RAG, agents IA et agents multi-étapes, OCR, modèles visionConnaissance des frameworks GenAI : LangChain, LlamaIndex, HaystackMaîtrise des bases de données relationnelles (PostgreSQL / MySQL)Expérience avec des bases vectorielles : Chroma, Qdrant ou équivalentCompétences en évaluation des solutions IA : construction de jeux de tests, mesure de la pertinence, non-régressionBonnes pratiques de tests, monitoring et industrialisation (Docker, Git, CI/CD)Appréciée : optimisation performance / latence des pipelines IAAppréciée : observabilité des systèmes IA (Langfuse ou équivalent), 1. 8 à 10 ans d’expérience minimum en Machine Learning / Deep Learning / préparation de données

1. 8 à 10 ans d’expérience minimum en fine-tuning SLM / LLM
2. Connaissance du secteur assurance / protection sociale indispensable
3. Maîtrise de Python : développement applicatif, structuration de projets, typage, programmation asynchrone
4. Expérience backend : conception d’APIs REST (design, sécurité, documentation OpenAPI), FastAPI, architecture microservices, intégration dans un SI
5. Compétences en GenAI : LLM, prompt engineering, RAG, agents IA et agents multi-étapes, OCR, modèles vision
6. Connaissance des frameworks GenAI : LangChain, LlamaIndex, Haystack
7. Maîtrise des bases de données relationnelles (PostgreSQL / MySQL)
8. Expérience avec des bases vectorielles : Chroma, Qdrant ou équivalent
9. Compétences en évaluation des solutions IA : construction de jeux de tests, mesure de la pertinence, non-régression
10. Bonnes pratiques de tests, monitoring et industrialisation (Docker, Git, CI/CD)
11. Appréciée : optimisation performance / latence des pipelines IA
12. Appréciée : observabilité des systèmes IA (Langfuse ou équivalent)

EUR

Machine learning Intelligence artificielle API REST Git Python MySQL PostgreSQL API REST Monitoring Docker

Lieu de la mission : Paris

• 2 jours de télétravail
• Séniorité requise : 8 à 10 ans d’expérience minimum, Taux journalier :Salaire selon profil