Basé sur 81 offres pour ce poste (tous niveaux, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 450€/j–583€/j, médiane 500€/j. Cette offre (550€/j) est dans la fourchette.
Notre client, une marque internationale de référence dans le secteur de l'équipement sportif et de l'outdoor, déploie une nouvelle équipe d'experts dédiée à l'Intelligence Artificielle afin d'industrialiser les capacités d'ingénierie IA au sein de sa DSI.
Cette entité est structurée en deux pôles : une équipe "Plateforme" (infrastructure mutualisée) et une équipe "Enablement" (facilitation). L'objectif global est d'atteindre une capacité IA mesurable sur l'ensemble du cycle de développement logiciel d'ici six mois.
Dans le cadre de cette création, vous rejoignez l'équipe Enablement. Votre rôle est de construire les modèles (patterns), les environnements de test et les composants réutilisables qui soutiendront les cas d'usage IA. Vous travaillerez directement sur des projets concrets aux côtés des équipes de développement (delivery). Les artefacts que vous produirez alimenteront une bibliothèque partagée, permettant ensuite aux autres équipes de construire leurs propres solutions IA en toute autonomie.
Au cœur de la création de valeur par l'IA, vous serez responsable des chantiers suivants :
Architecture et Pipelines RAG : Concevoir et implémenter les stratégies de récupération de données (retrieval), le chunking, le re-ranking et la recherche hybride. Vous contribuerez également aux choix d'architecture concernant le stockage et la couche vectorielle.
Architecture d'Agents IA : Définir les modèles d'utilisation des outils (tool use), les flux de raisonnement multi-étapes, la conception intégrant l'humain dans la boucle (human-in-the-loop) et la gestion des fenêtres de contexte.
Prompt Engineering : Mettre en œuvre des techniques avancées de structuration de prompts (few-shot design, chain-of-thought).
Environnements d'évaluation (Harnesses) : Construire l'échafaudage des tests en étroite coordination avec l'Ingénieur(e) LLMOps de l'équipe Plateforme.
Bibliothèque de composants partagés : Développer des composants TypeScript réutilisables issus des cas d'usage, pour alimenter le SDK IA de l'entreprise.
Accompagnement et co-construction : Participer aux lancements de projets (kickoffs) et au développement des cas d'usage main dans la main avec les équipes produit et les ingénieurs de déploiement.
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