IA Engineer / Développeur (H/F)

Davidson consulting; Toulouse; On-site; EUR 65,000 - 90,000; Full time

Job summary

Davidson consulting recherche un Ingénieur IA / Développeur IA pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle, avec un accent sur l’IA générative et les cas d’usage enterprise (assistants, RAG, automatisation, analyse de documents).

Vous contribuerez à la mise en place de pipelines, pipelines de données, et à l’intégration de l’IA dans des environnements cloud sécurisés, tout en respectant les exigences RGPD et les politiques internes.

Qualifications

• Maîtrise de Python et expérience en data engineering.
• Expérience en MLOps / LLMOps et CI/CD pour l’IA.
• Conception et déploiement de modèles IA et RAG.
• Anglais écrit et oral courant.
• Connaissance des environnements cloud (AWS/Azure/GCP).

Responsibilities

• Concevoir et développer des solutions d’IA générative et enterprise.
• Concevoir et optimiser des arch. RAG et pipelines de données.
• Gérer le déploiement IA dans des environnements cloud sécurisés (RGPD).
• Mise en place de pratiques MLOps / LLMOps et monitoring.
• Collaborer avec les équipes métier pour transformer des besoins en solutions IA.
• Intégrer l’IA dans les applications et SI existants (APIs, microservices).

Skills

Anglais courant

Français courant

Esprit d'équipe

Rigueur

Tools

Python

SQL

JavaScript/TypeScript

.NET

CI/CD

REST API

Kafka

LangChain

Cloud (AWS/Azure/GCP)

Job description

Rejoindre Davidson, ce n’est pas seulement intégrer un groupe de 3000 consultants dans 6 pays et 2 continents, c’est intégrer LA société qui a été élue par ses salariés Great Place To Work France et Europe pendant 4 ans mais aussi une des plus grandes B Corp de France, nommée Best of the World dans la catégorie “collaborateurs” en 2022 ! (Les “B Corp” formant une communauté de sociétés qui ont décidé d’être non pas les meilleures du monde mais les meilleures POUR le monde).

• Un profond respect de l’ensemble de nos parties prenantes : consultant(e)s, clients et fournisseurs. Car si le travail “ne fait pas le bonheur”, il peut cependant “faire le malheur”. Nous nous engageons donc à écouter et agir avec honnêteté.
• Une égalité des chances dans le traitement de nos candidatures et dans la gestion de carrière de nos salarié(e)s. Nous croyons en un milieu de travail où équité F/H, inclusion et diversité sont la norme.
• Une empreinte environnementale minimale, et sociétale maximale. C’est pourquoi, au-delà des missions que vous réaliserez, vous pourrez également contribuer à des projets que Davidson soutient : missions de solidarité internationale (avec Planète Urgence), bénévolat auprès d’associations (chaque Davidsonien(ne) dispose de 3 jours par an pour intervenir à leurs côtés), accompagnement d’étudiant(e)s issus de milieux peu favorisés (avec Article 1), investissement dans des startups développant des solutions innovantes, actions collectives et individuelles pour la réduction de notre impact carbone…
• Un Management adhocratique basé sur la mise en œuvre des principes de “l’entreprise horizontale” et du “management tribal”. Sur ce dernier point une précision d’importance : le bien‑être au travail est un luxe qu’il faut pouvoir s’offrir en étant une entreprise “solide”. Ceci induit pour les Davidsonien(ne)s d’allier prises d’initiative, engagement et professionnalisme. Car “sans travail, le talent n’est qu’une sale manie”. Et cela nous incite à chercher à recruter des personnes… meilleures que nous…

Nous encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap, et nous nous engageons à répondre au mieux à leurs besoins spécifiques.

Profil / Mission

L’IA Engineer / Développeur est responsable de la conception, du développement et de l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle, avec un accent sur l’IA générative (GenAI) et les cas d’usage enterprise (assistants, RAG, automatisation, analyse de documents, etc.).

Ses Principales Missions Incluent

• Le choix, la mise en œuvre et l’optimisation de modèles d’IA (LLM, modèles de vision, embeddings, etc.) en fonction des cas d’usage et des contraintes (coût, latence, confidentialité, conformité)
• La conception et l’optimisation d’architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) : ingestion, chunking, embeddings, bases vectorielles, stratégies de retrieval, évaluation de la qualité des réponses
• La gestion des pipelines de données : collecte, nettoyage, transformation, enrichment, versioning et gouvernance des données utilisées pour l’IA
• L’ingénierie de prompts et l’orchestration de flux d’IA (multi-agents, tool calling, function calling, guardrails, filtrage, modération)
• L’intégration de l’IA dans les applications et SI existants (APIs, microservices, événements, interfaces utilisateurs)
• La contribution au déploiement de solutions IA dans des environnements cloud sécurisés (AWS, Azure, GCP), avec une attention particulière à la sécurité, la confidentialité et la conformité (RGPD, politiques internes)
• La mise en place de pratiques MLOps / LLMOps : monitoring des modèles et des prompts, gestion des versions, tests, re‑training / fine‑tuning, gestion des coûts et de la performance
• La collaboration avec les équipes métier, data, produit et sécurité pour transformer des besoins business en solutions IA robustes et mesurables

Compétences requises ou à acquérir

• Maîtrise de l’anglais (écrit et oral)
• Maîtrise du français ou du néerlandais
• Expérience confirmée en développement : Python (obligatoire), et/ou SQL, JavaScript/TypeScript, .NET
• Expérience confirmée en data engineering : préparation de données, pipelines (batch/streaming), nettoyage, ingestion, qualité des données
• Expérience confirmée dans la mise en œuvre, la configuration et le test de modèles d’IA : LLM (open source et/ou providers cloud), NLP, embeddings, RAG, fine‑tuning / instruction tuning
• Expérience confirmée en MLOps / LLMOps : monitoring, évaluation, versioning de modèles et de prompts, gestion des coûts, CI/CD pour l’IA
• Expérience confirmée en architectures RAG : bases vectorielles (Qdrant, Weaviate, Milvus, Pinecone, pgvector, etc.), frameworks (LangChain, LlamaIndex, Haystack, Semantic Kernel, etc.)
• Expérience en CI/CD et automatisation (Dev / Data / IA) : GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps, etc.
• Expérience en conception et implémentation d’API REST / GraphQL et d’intégrations événementielles (Kafka, Pub/Sub, etc.)
• Expérience en prompt engineering, evaluation de prompts, guardrails, sécurité des LLM (injection, data leakage, PII, etc.)
• Connaissance des environnements cloud (AWS, Azure, GCP) et des services IA associés (SageMaker, Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI, etc.)
• Sensibilité aux enjeux de Green AI / sobriété numérique (optimisation des modèles, choix d’infra, mesure d’impact)

Aptitudes / Savoir-être

• Capacité à travailler en équipe, rigoureux, organisé
• Esprit critique et orientation produit / valeur métier
• Curiosité pour les usages émergents de l’IA (agents, automatisation, IA générative appliquée aux processus)
• Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes auprès de publics non techniques
• Envie de « level up » en continu dans un domaine en évolution rapide

Description du pôle

La donnée est aujourd’hui un actif stratégique au cœur de la transformation digitale des entreprises et à la base de la création de multiples nouveaux services. Davidson dispose d’une expertise unique autour de la donnée qui lui permet d’intervenir de bout-en-bout pour ses clients, qu’ils soient data-driven ou cherchent « simplement » à valoriser leurs données.

Métiers de la donnée

La donnée est aujourd’hui un actif stratégique au cœur de la transformation digitale des entreprises et à la base de la création de multiples nouveaux services. Davidson dispose d’une expertise unique autour de la donnée qui lui permet d’intervenir de bout-en-bout pour ses clients, qu’ils soient data-driven ou cherchent « simplement » à valoriser leurs données.

• Accompagnement à la mise en place d’une stratégie données
• Architecture Big Data
• Data visualisation
• Data science

Notre Environnement Technique

• Infrastructures & Stockage : Cloud (AWS, Azure, Google Cloud Platform), Cloudera,
• MapReduce, Hortonworks, mongoDB, Hadoop, Cassandra, Splunk, Redis, CouchDB
• Traitement de données : Spark, Scala, Kafka, Logstach, Elasticsearch, Hive, Storm, Flink
• Analytics : R, Python, SPSS&SAS, TensorFlow, Sickit learn
• Dataviz : grafana, dataiku, kibana, Tableau, Qlik, Outil propre JS
• Devops & containers : Docker, puppet, Jenkins, Sonar, Openshift, Kubernetes, Ansible
• Domaines : Machine Learning, Deep Learning