Senior AI Engineer / LLMOps

Accompagner une grande banque de financement et d'investissement dans le développement de ses solutions d'intelligence artificielle au sein d'une nouvelle équipe dédiée au Front Office. La mission consiste à concevoir, développer et industrialiser une infrastructure IA modulaire et évolutive permettant d'intégrer différents modèles de langage (LLM), des systèmes d'indexation de données et des agents IA dans un environnement d'entreprise.

Missions principales

Concevoir et développer un socle technique IA modulaire permettant l'intégration et l'exploitation de différents modèles LLM et services d'intelligence artificielle. Mettre en place des architectures d'indexation de données et des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), notamment à travers la génération d'embeddings, le chunking, la recherche hybride et le reranking.

Développer et orchestrer des architectures multi-agents, gérer la communication entre agents et intégrer des mécanismes de Tool Calling et le protocole MCP. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA dans un environnement informatique d'entreprise.

Mettre en place les infrastructures nécessaires à l'exploitation des solutions IA, notamment avec Docker, Kubernetes et les pipelines CI/CD. Assurer le monitoring, l'observabilité et l'optimisation des performances des modèles, des ressources CPU/GPU et des coûts d'inférence.

Développer les services backend et les API nécessaires à l'intégration des solutions IA dans les systèmes existants. Collaborer étroitement avec le responsable technique de l'équipe afin de garantir la qualité, la performance et la mise en production des solutions développées.

Compétences attendues

Excellente maîtrise de Python et des technologies de développement backend, notamment FastAPI ou équivalent. Expertise dans les modèles LLM, l'IA générative, le prompt engineering, le fine-tuning et l'optimisation des modèles.

Maîtrise des architectures RAG, des embeddings, des bases de données vectorielles, du chunking, de la recherche hybride et du reranking. Connaissance des architectures multi-agents, du Tool Calling et du protocole MCP.

Compétences en infrastructure et industrialisation IA avec Docker, Kubernetes, idéalement OpenShift, Jenkins, Git et Bitbucket. Maîtrise des environnements Linux, des microservices, des API REST, du monitoring et de l'observabilité.

Des connaissances en C/C++, architectures distribuées, indexation de code source et documentation technique, sécurité des données et déploiement de solutions IA on-premise constituent des atouts supplémentaires.

Profil recherché

Ingénieur senior spécialisé en AI Engineering, intelligence artificielle générative ou LLMOps, disposant d'une expérience concrète dans la conception et la mise en production de solutions IA.

Formation d'ingénieur ou diplôme de niveau master en informatique, Data Science ou intelligence artificielle.

Le candidat doit être autonome, pragmatique et capable d'évoluer dans un environnement technique complexe. Une bonne capacité de prototypage rapide, d'industrialisation et de collaboration avec un responsable technique est attendue. Une connaissance de l'environnement Front Office d'une banque de marché constitue un avantage.