Engineer H/F

Umake; Bordeaux; Sur place; EUR 55 000 - 75 000; Plein temps

Résumé du poste

Umake recherche un AI Engineer pour concevoir, développer et mettre en production des applications IA génératives basées sur les modèles LLM, y compris les solutions RAG et les assistants conversationnels.

Vous concevrez des architectures RAG, orchestrerez des agents multi‑têtes et assurerez la sécurité et la qualité des solutions tout au long du cycle de vie, en collaboration avec les métiers.

Qualifications

• Concevoir et développer des applications IA basées sur LLM de bout en bout.
• Concevoir des architectures RAG et des pipelines de recherche sémantique.
• Concevoir des agents intelligents et définir les mécanismes de contrôle et de sécurité.
• Collaborer avec les équipes métiers pour intégrer les solutions IA dans les processus existants.
• Mettre en place des tests et évaluer la pertinence, la robustesse et la sécurité.

Responsabilités

• Développer des solutions LLM et les mettre en production.
• Orchestrer des workflows multi-agents et intégrer des outils externes.
• Assurer la sécurité et la protection des données dans les solutions IA.
• Collaborer avec les équipes AI Platform et MLOps pour le déploiement.
• Suivre l’évolution de l’écosystème GenAI et diffuser les bonnes pratiques.

Connaissances

LLM développement

RAG pipelines

Agents intelligents

Python

Outils

Vector databases

Embeddings

Cloud platforms

Description du poste

Vous interviendrez sur la conception, le développement et la mise en production d'applications basées sur les Large Language Models (LLM), notamment autour de solutions RAG, d'agents intelligents et d'assistants conversationnels.En lien étroit avec les équipes techniques et les métiers, vous contribuerez à transformer les opportunités offertes par l'IA générative en solutions concrètes, performantes et sécurisées.

Les missions :

En tant qu'AI Engineer, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des applications d'IA générative :

• Concevoir et développer des applications IA : développer des solutions LLM de bout en bout (RAG, agents intelligents, assistants conversationnels), du cadrage du besoin jusqu'à leur mise en production.
• Développer les architectures RAG : construire et optimiser les pipelines de retrieval, d'indexation et de recherche sémantique (chunking, embeddings, bases vectorielles).
• Concevoir des agents intelligents : orchestrer des agents et des workflows multi-agents, intégrer des outils externes et définir les mécanismes de contrôle et de sécurisation (guardrails).
• Optimiser la qualité des applications : mettre en place des stratégies d'évaluation des réponses, des jeux de tests et des métriques permettant de mesurer la pertinence, la robustesse et la sécurité des solutions développées.
• Assurer le déploiement et l'exploitation : concevoir des applications cloud-native et collaborer avec les équipes AI Platform / MLOps pour leur intégration dans les environnements de production.
• Garantir la sécurité des solutions : intégrer les bonnes pratiques de sécurité liées aux LLM (protection des données personnelles, gestion des accès, prévention des prompt injections).
• Collaborer avec les équipes métiers : identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée, comprendre les besoins utilisateurs et intégrer les solutions IA dans les processus existants.
• Assurer une veille technologique : suivre les évolutions de l'écosystème GenAI et contribuer à la diffusion des bonnes pratiques au sein des équipes.