Basé sur 28 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 50k€–73k€, médiane 60k€. Cette offre (50k€) est sous la fourchette.
Salaire du marché pour AI/ML Engineer à Paris : médiane 60 000 €/an, P25–P75 : 50 000–72 500 €/an, n = 28 offres. Salaire DevOps / Kubernetes à Paris
Baromètre TJM et salaires ITNous recherchons un(e) Ingénieur(e) IA spécialisé(e) en IA générative, dans le but de transformer des flux de travail et des données complexes en solutions intelligentes et automatisées qui stimulent nos opérations commerciales. Dans ce rôle, vous concevrez, mettrez en œuvre et orchestrerez des LLM avancés et des agents autonomes pour guider les décisions stratégiques, améliorer l’expérience client et résoudre des problèmes métier complexes, en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires.
Le poste sera basé à Paris dans un sites d’Admiral Europe.
Vos responsabilités principales seront les suivantes :
● Conception et mise en œuvre de solutions d’IA : Développer et déployer des modèles d’IA générative, des agents autonomes et des interfaces conversationnelles pour répondre à des défis métier complexes et automatiser les flux de travail internes.
● Optimisation des modèles : Ajuster (fine-tuning) les modèles fondamentaux existants et construire des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) robustes pour garantir des résultats d’IA très précis et adaptés au contexte.
● Ingénierie de prompt & Orchestration : Concevoir et optimiser les prompts et utiliser des frameworks d’orchestration pour construire des systèmes multi-agents capables de gérer des tâches complexes et multi-étapes.
● Alignement métier : Collaborer avec les experts du domaine pour traduire des questions métier ambiguës et des goulots d’étranglement opérationnels en frameworks d’IA générative exploitables.
● Production & LLMOps : Partenariat avec les équipes MLOps/DevOps pour assurer un déploiement fluide des modèles, surveiller la latence, la qualité et les hallucinations, et respecter les meilleures pratiques de CI/CD et de tests automatisés.
● Expérimentation : Concevoir et analyser des expériences A/B et multivariées rigoureuses pour valider l’efficacité et l’adoption par les utilisateurs des nouvelles fonctionnalités pilotées par l’IA.
● Communication avec les parties prenantes : Communiquer les concepts d’IA, les capacités et les limites des systèmes aux parties prenantes techniques et non techniques.
● Intégration : Collaborer avec des équipes transversales, incluant des ingénieurs logiciels, des responsables produit et des data scientists, pour intégrer vos agents et modèles d’IA dans les systèmes de production.
● Apprentissage continu : Rester à jour sur les avancées rapides du paysage de l’IA générative, des LLM et du NLP.
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