Développeur IA Senior – Python, LLM & RAG

Concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle dans le cadre de projets stratégiques destinés au secteur public. Intervenir sur des cas d'usage variés impliquant le traitement automatique du langage naturel (NLP), les grands modèles de langage (LLM), les assistants intelligents et les architectures RAG. Contribuer aux choix d'architecture technique et garantir la qualité, la sécurité et la performance des solutions déployées en préproduction et en production.

Missions principales
Développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle et de traitement des données en environnement de préproduction et de production. Implémenter différents cas d'usage tels que les assistants intelligents, la classification, le résumé automatique, l'extraction d'informations et le traitement du langage naturel.

Concevoir et mettre en œuvre des pipelines IA de bout en bout, depuis l'ingestion et le traitement des données jusqu'à l'intégration et l'évaluation des modèles. Faire évoluer et optimiser les solutions existantes en intégrant des mécanismes de contrôle et d'amélioration continue.

Contribuer aux choix d'architecture IA et Data, sélectionner et évaluer les modèles open source ou accessibles via API, et concevoir des architectures RAG industrialisées. Prendre en compte les enjeux de coûts, de sécurité, de souveraineté et de pérennité des solutions.

Collaborer avec le Tech Lead, les développeurs, les Data Scientists et le chef de projet IA. Participer aux arbitrages techniques, à la priorisation des sujets et à la documentation des choix d'architecture. Faciliter également la communication entre les équipes techniques et les interlocuteurs non techniques.

Compétences attendues
Excellente maîtrise de Python et expérience solide en NLP, notamment en classification, reconnaissance d'entités nommées (NER), résumé, similarité et extraction d'informations.

Maîtrise des LLM, de leur intégration, du prompt engineering et de leur évaluation. Expérience dans la conception et l'industrialisation d'architectures RAG, notamment la vectorisation, le retrieval, le chunking et l'évaluation avec RAGAS ou un outil équivalent.

Connaissance des bases de données vectorielles telles que FAISS et Qdrant. Bonne compréhension des pratiques MLOps et LLMOps, notamment CI/CD, monitoring, logs et versioning. Expérience des environnements cloud et maîtrise de Git, Jira et Confluence.

Profil recherché
Le candidat doit justifier d'au moins 5 ans d'expérience professionnelle, avec une expérience préalable en tant que Tech Lead ou Lead Developer.

Il doit faire preuve d'autonomie, de rigueur et d'un fort sens des responsabilités. Une capacité à prendre des décisions techniques argumentées, à coordonner plusieurs interlocuteurs et à expliquer des sujets complexes à des profils non techniques est attendue.