Ingénieur IA H/F

Dans le cadre du développement de son offre Data & IA et du renforcement de son vivier de compétences sur les agences du groupe, Klanik recherche un(e) Ingénieur(e) IA orienté(e) cas d'usage métier. Intégré(e) aux équipes de nos clients grands comptes et ETI, vous interviendrez sur des projets où l'IA vient répondre à des problématiques opérationnelles concrètes : marketing, RH, finance, supply chain, relation client, etc.

Vous serez l'interlocuteur(rice) technique privilégié(e) des métiers pour cadrer, construire et déployer des solutions à forte valeur ajoutée business.

- Recueillir et challenger les besoins exprimés par les métiers (marketing, RH, finance, supply chain, service client...)
- Concevoir des POC et MVP IA (machine learning classique, NLP, IA générative) répondant à un cas d'usage métier identifié
- Explorer, préparer et modéliser les données nécessaires à l'entraînement et à l'évaluation des modèles
- Traduire un besoin métier en spécifications fonctionnelles et techniques exploitables par l'équipe projet
- Concevoir des solutions à base de LLM (RAG, agents, assistants conversationnels) au service de processus métier
- Présenter les résultats, les limites et les recommandations aux sponsors métier
- Assurer le lien avec les équipes IT/MLOps pour l'industrialisation des solutions validées
- Contribuer à la veille sur les usages métier de l'IA générative (copilotes métier, agents, automatisation de tâches à valeur ajoutée)

Environnement technique:
- Python (pandas, scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow), Jupyter
- NLP et IA générative : prompt engineering, RAG, fine-tuning léger
- Écosystème GenAI : Azure OpenAI / OpenAI API, LangChain, LlamaIndex ou équivalents
- Data visualisation : Power BI, Tableau ou équivalent
- Git, environnement cloud (Azure de préférence)
- Notions de gestion de projet data (cadrage, backlog, ateliers métier), méthodologie agile (Scrum/Kanban)
- Notions de MLOps pour faciliter le passage à l'échelle (atout, non bloquant)
- Frameworks et plateformes agentiques : LangGraph, Bedrock Agents, Azure AI Agent Service ou équivalents
- Standards et protocoles de l'IA agentique : MCP (Model Context Protocol), function calling / tool use, orchestration multi-agents

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