IA Engineer / Data Scientist Générative AI (H/F)

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Leader de l’Ingénierie et des Entreprise IT Services, ALTEN regroupe près de 57 000 collaborateurs, dont 88% d’ingénieurs. Présent dans plus de 30 pays, le Groupe accompagne la stratégie de développement de ses clients dans les domaines de l’innovation, de la R & D et des systèmes d'information technologiques. 

Labellisé "Top employeur" 2024, ALTEN est un acteur majeur du recrutement d'ingénieurs en France.

L’activité du Groupe s’articule autour de deux métiers : l’Ingénierie (Conception Produit & Manufacturing) et l’IT Services (Systèmes d’informations & Réseaux).

Aéronautique • Automobile • Banque, Finance & Assurance • Défense & Sécurité • Energie & Environnement • Ferroviaire • Retail & Services • Sciences de la vie - Santé • Spatial • Télécoms.

1. Conception & Développement de Solutions GenAI

• Développer des modèles et pipelines :
  • Fine-tuning de LLM (Gemini, Mistral, Llama) avec PyTorch/TensorFlow.
  • Implémentation de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour des applications métiers (recherche documentaire, chatbots, assistants).
  • Optimisation des prompts et des chaînes de traitement (LangChain, LlamaIndex).
• Prototyper des PoC :
  • Évaluation de l’applicabilité des modèles génératifs à des problèmes concrets (ex. : automatisation de processus, génération de code, analyse de données non structurées).
  • Benchmarking des solutions cloud (Azure AI, GCP Vertex AI) et open-source.

2. Industrialisation & MLOps

• Automatiser et scalabiliser les pipelines GenAI :
  • Déploiement de modèles en production avec MLOps (MLflow, Kubeflow, Azure ML/GCP Vertex AI).
  • Containerisation (Docker, Kubernetes) et orchestration des workflows.
• Garantir la performance et la fiabilité :
  • Optimisation des temps de réponse (latence, throughput) et de la consommation ressources.
  • Mise en place de tests automatisés (unitaires, d’intégration, de non-régression).
• Monitoring et maintenance :
  • Suivi des métriques de performance (précision, drift, coût).
  • Logging et traçabilité des inférences (outils : Prometheus, Grafana, ELK).

3. Intégration Système & Collaboration

• Intégrer les solutions GenAI dans des environnements existants :
  • API REST/GraphQL pour l’interfaçage avec les applications métiers.
  • Collaboration avec les équipes backend, data, et devops pour une intégration fluide.
• Documenter et former :
  • Rédaction de documentations techniques (architecture, APIs, guides d’utilisation).
  • Formation des équipes métiers à l’utilisation des outils GenAI.

4. Veille & Innovation

• Suivre les avancées en IA Générative :
  • Évaluation des nouveaux modèles (ex. : Gemini 1.5, Mistral 8x22B) et des techniques émergentes (agents autonomes, multi-modalité).

• Formation : Bac+5 en data science, informatique, ou mathématiques appliquées (école d’ingénieur ou master spécialisé en IA/ML).
• Expérience : 4 à 9 ans en développement IA/ML, avec une expertise avérée en :
  • Modèles génératifs (LLM, RAG, GenAI).
  • Industrialisation de solutions (MLOps, déploiement cloud).
  • Développement Python (PyTorch/TensorFlow, APIs).
• Soft Skills :
  • Esprit d’innovation : Capacité à proposer des solutions créatives tout en respectant les contraintes industrielles.
  • Rigueur : Respect des bonnes pratiques (reproductibilité, documentation, tests).
  • Collaboration : Travail en équipe avec les data engineers, devops, et métiers.
  • Pédagogie : Explication claire des concepts GenAI à des non-experts.
• Langues : anglais technique.