Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 14 offres pour ce poste (Mid, Île-de-France), le marché se situe autour de 550€/j (450€/j–575€/j).
Mission : Transformer les processus rédactionnels complexes du domaine de la construction en solutions d'IA générative performantes. Vous êtes le pont entre les besoins des opérationnels (réponse aux appels d'offres) et une implémentation technique de pointe, industrialisée et scalable.
Vos Responsabilités
- Analyse & Modélisation Métier : Collaborer étroitement avec les équipes opérationnelles pour décortiquer les processus de réponse aux appels d'offres (analyse de DCE, CCTP, mémoires techniques) et les traduire en logique algorithmique
-Développement de la Logique IA : Implémenter et affiner les chaînes de traitement LLM et l'orchestration d'agents (LangChain, Pydantic AI) pour gérer des tâches itératives complexes
- Ingénierie RAG de Précision : Développer et optimiser les pipelines d'ingestion et de récupération de documents (base vectorielle Elasticsearch) pour garantir que l'IA s'appuie sur les bonnes références techniques de l'entreprise
Qualité & évaluation des sorties LLM :
Mettre en place des pipelines d'évaluation pour mesurer la pertinence, la cohérence et la complétude des mémoires générées. Itérer sur les prompts, les stratégies RAG et les chaînes d'agents à partir de métriques objectives
Software Engineering & API :
Développer des API robustes (FastAPI),définir les contrats d'interface clairs et implémenter la logique asynchrone pour garantir une expérience utilisateur fluide malgré des temps de traitement parfois longs
Mise en production & robustesse :
Livrer des fonctionnalités en production.Gérer la montée en charge, anticiper les cas limites (documents malformés, réponses LLM incohérentes, timeouts) et contribuer à l'observabilité des pipelines IA (traces, latences, taux d'erreur)
Adaptabilité Technique :
Ajuster l'implémentation en fonction descontraintes de sécurité, de consommation de tokens, des limites de l'infrastructure existante et des retours utilisateurs sur la qualité du contenu produit.
Stack Technique
- Langage : Python
- Frameworks : FastAPI, Pydantic, Pytest, LangChain et Pydantic AI
- Cloud Azure : Azure OpenAI & Mistral, Elasticsearch, Azure Service Bus
- Patterns IA : parsing, RAG, orchestration d'agents, évaluation LLM, prompt engineering avancé
- DevOps : Docker, CI/CD (Azure DevOps), Git
Profil Recherché
Expérience :
3 à 5 ans minimum en tant que Data Scientist / AI Engineer avec plusieurs projets déployés en production. Les profils ayant réalisé uniquement des POCs ou prototypes ne seront pas retenus
Culture "Production-First" :
Vous savez que le code de production demande une gestion d'erreurs exemplaire, du logging et des contrats d'interface stricts
Sens de l'écoute :
À l'aise dans un environnement où les process métier sont complexes, parfois mal documentés et où il faut savoir avancer avec de l'ambiguïté. Vous appréciez discuter avec des non-techniciens pour comprendre pourquoi une phrase dans un mémoire technique est cruciale et comment l'IA peut aider à la rédiger
Pragmatisme :
Vous savez choisir la solution la plus efficace plutôt que la plus complexe. Vous êtes à l'aise dans un environnement qui évolue vite et demande de s'adapter aux contraintes organisationnelles
Atout :
Connaissance des processus d'appels d'offres dans la construction (DCE, CCTP, mémoires techniques, critères de notation)
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