Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 70 offres pour ce poste (Mid, France), le marché se situe autour de 45k€ (43k€–53k€).
Nous recrutons un·e AI Engineer Senior Consultant pour prendre en charge la conception et le déploiement de solutions basées sur les LLM et le Machine Learning, avec une forte dimension mise en production, au service de cas d’usage métier concrets.
En tant qu’AI Engineer Senior Consultant, vous intervenez sur l’ensemble de la chaîne de valeur Data Science et IA Générative : de l’identification des cas d’usage et la réalisation de POC, jusqu’à la conception, l’industrialisation et le monitoring des solutions en production.
Vous jouez un rôle clé dans le succès de nos clients et dans le développement de notre équipe Data en France, renforçant notre position d’expert et d’architecte de la donnée.
Vos missions
Identifier et promouvoir de nouveaux cas d’usage Data Science et IA Générative auprès de nos clients, et les accompagner dans la formalisation de leurs besoins métiers en problématiques concrètes.
Proposer de nouvelles approches méthodologiques et réaliser des POC (Proof of Concept) pour en valider la faisabilité, en s’appuyant sur l’exploration et l’analyse de données complexes et volumineuses pour en extraire des insights à forte valeur ajoutée.
Concevoir et développer des solutions LLM (agents conversationnels, RAG, agents utilisateurs d’outils) ainsi que des modèles avancés de Machine Learning et Deep Learning, répondant à des besoins métier précis.
Maintenir les solutions en production : gestion des mises à jour de modèles/API, gestion des régressions, monitoring de la qualité.
Mettre en place et maintenir le monitoring des coûts (usage des tokens, choix des modèles, caching) et de la performance (latence, fiabilité) des agents en production, pour garantir leur bonne exécution et leur scalabilité.
Collaborer étroitement avec les équipes projets pour l’industrialisation et la mise en production des modèles et pipelines, et contribuer à l’outillage de l’AI Stack en appliquant les pratiques AIOps partagées (versioning, déploiement, monitoring).
Mettre les capacités IA au service des équipes.
Contribuer aux activités R&D en Intelligence Artificielle (blogs, articles techniques, conférences, projets internes), assurer une veille technologique active et participer à l’animation de la communauté IA.
Compétences techniques attendues :
Langages : Python, API REST
LLM & frameworks IA : maîtrise des API de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, Hugging Face, etc.), LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou équivalents)
Data Science & Machine Learning : Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow ou équivalents).
Bases vectorielles : AWS OpenSearch, Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Qdrant, FAISS ou équivalent.
MLOps/AIOps : CI/CD pour l’IA, Docker, Kubernetes.
Monitoring & observabilité : LangSmith, Langfuse, Prometheus/Grafana
Cloud : Azure, AWS ou GCP), services IA associés (Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI).
Versioning & collaboration : Git
Entrepôts de données : Snowflake, Databricks
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