Ingénieur IA

À propos de cette offre

• Projets GenAI passionnants et innovants pour nos clients : des ateliers créatifs aux preuves de concept jusqu’à la mise en œuvre conjointe de solutions productives
• Conception et implémentation d’applications basées sur des LLM
• Conception et mise en œuvre de systèmes de génération augmentée par récupération (RAG)
• Mise en œuvre de l’extraction d’informations structurées à partir de documents non structurés
• Conception et réalisation de systèmes agents et de workflows IA
• Prompt- et context-engineering pour le contrôle ciblé des solutions basées sur des LLM
• Évaluation rigoureuse de vos solutions selon le principe du développement piloté par l’évaluation (EDD), incluant l’observabilité via des plateformes d’évaluation et d’observabilité IA
• Vous apportez également votre expertise lors de la phase d’offre et contribuez à la rédaction technique des propositions
• Points de contact optionnels avec l’ingénierie logicielle classique et le MLOps : lorsque cela a du sens, vous travaillez en étroite collaboration avec nos ingénieurs logiciels et ML
• Apprentissage continu et formation permanente dans le domaine GenAI ainsi que des aperçus dans les différents secteurs de nos clients
• Variété et collaboration passionnante au sein d’équipes projets internes ainsi que sur site chez nos clients

• Plusieurs années d’expérience dans le développement d’applications GenAI, idéalement en production pour des clients ou des produits propres
• Un master en informatique, data science ou dans un domaine connexe
• Expertise avérée dans l’implémentation et l’exploitation de systèmes de génération augmentée par récupération (RAG)
• Expérience avec les systèmes agents et workflows IA ainsi que le protocole Model Context (MCP)
• Gestion rigoureuse de l’évaluation des solutions LLM, familiarité avec le développement piloté par l’évaluation (EDD) et les plateformes d’évaluation et d’observabilité IA (AEOPs)
• Connaissance des bases de données vectorielles modernes, par ex. Qdrant, ainsi que des modèles d’embedding et de re-ranking
• Compréhension des modèles de langage large à poids ouverts, y compris les modèles multimodaux
• Expérience avec les environnements d’exécution LLM ainsi que les proxys ou passerelles LLM
• Maîtrise de Python et des bonnes pratiques en ingénierie logicielle
• Excellentes compétences en communication et plaisir à collaborer avec l’équipe et les clients
• Maîtrise professionnelle de l’allemand et de l’anglais à l’oral et à l’écrit
• Atout : expérience cloud en Infrastructure as Code (IaC), idéalement Azure, ainsi qu’expérience en guardrailing des applications LLM