Taux journalier (TJM): 600

AI Engineer Senior – Generative AI

Localisation : Paris
Télétravail : Hybride – 3 jours sur site / 2 jours en remote
Démarrage : Dès que possible
Durée : Mission initiale jusqu’à fin décembre, renouvelable
Langue : Français courant, anglais technique

Contexte de la mission

Dans le cadre de l’accélération de sa roadmap IA, notre client souhaite renforcer son équipe Engineering avec un AI Engineer Senior spécialisé en IA générative.

L’objectif est de rejoindre une équipe déjà constituée afin de concevoir, industrialiser et mettre en production de nouvelles fonctionnalités reposant sur des LLM.

Nous recherchons avant tout un profil builder, disposant d’une véritable expérience de systèmes GenAI en production et capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne, de la conception à l’évaluation et à l’observabilité.

Vos missions

Vous interviendrez notamment sur les sujets suivants :

• Concevoir et développer des fonctionnalités applicatives reposant sur des LLM.

• Construire des pipelines LLM et RAG.

• Travailler sur la gestion du contexte, le chunking, le prompting et le chaînage d’appels.

• Intégrer différents modèles et API.

• Industrialiser des fonctionnalités GenAI pour leur passage en production.

• Concevoir des architectures robustes et capables de fonctionner à l’échelle.

• Mettre en place des garde-fous autour des modèles.

• Travailler sur les problématiques de performance, latence, coût et qualité.

• Participer aux choix d’architecture et être force de proposition auprès de l’équipe.

Évaluation et observabilité des LLM

Il s’agit d’un élément central de la mission.

Vous devrez notamment être capable de :

• construire une pipeline d’évaluation autour des LLM ;

• constituer des jeux d’évaluation et benchmarks reproductibles ;

• définir des métriques pertinentes ;

• mesurer et comparer la qualité de différentes configurations ;

• identifier les régressions et dérives ;

• mettre en place l’observabilité des systèmes GenAI ;

• suivre la qualité des fonctionnalités dans le temps.

Une expérience concrète sur ces problématiques est fortement attendue.

Environnement technique

L’environnement comprend notamment :

Python, Java, Spring Boot, API LLM, Kubernetes, PostgreSQL, Kafka, RabbitMQ, Redis, GitLab, Jenkins, Linux.

La maîtrise de l’ensemble de la stack n’est pas indispensable.

Les profils principalement Python sont tout à fait envisageables. L’expérience de construction de systèmes GenAI en production sera davantage valorisée que la maîtrise d’un langage particulier.