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VISIAN recherche un ingénieur IA / Data Scientist spécialisé en IA Générative et RAG pour concevoir et industrialiser des cas d'usage métier sur Dataiku, dans le cadre du déploiement d'un grand groupe bancaire.
Vous collaborez avec les métiers et les équipes techniques pour transformer les besoins en solutions exploitant des LLM, des bases documentaires et des bases vectorielles, tout en contribuant à l'optimisation des prompts et des workflows IA.
Dans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku.
Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles.
Analyse et cadrage des cas d'usage IA
Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG
Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier
Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA
Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique
Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku
Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles
Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire
Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride
Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM
Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA
Concevoir et maintenir les index vectoriels
Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings
Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles
Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles
Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval
Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku
Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring
Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions
Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production
Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines
Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG
Mesurer la qualité des réponses générées
Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval
Identifier les sources d'hallucination ou de dérive
Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche
Présenter les résultats et prototypes aux métiers
Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA
Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction
Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe
Maîtrise des concepts d'IA Générative
Expérience des architectures RAG
Bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents)
Prompt Engineering avancé
Évaluation et optimisation de solutions d'IA générative
Expérience significative sur Dataiku
Développement de workflows de préparation et traitement de données
Utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku
Industrialisation et automatisation des pipelines
Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector
Maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking
Développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD
Gestion de pipelines de données
Préparation et transformation de données
Structuration de connaissances
Qualité et gouvernance de données
Knowledge Management
Recherche documentaire
Data Governance
Sécurité des données
Protection des données sensibles
Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform)
Principes MLOps et LLMOps
Forte capacité d'analyse
Esprit d'innovation
Orientation résultats
Autonomie
Rigueur scientifique
Capacité à vulgariser des concepts complexes
Excellent relationnel
Travail en équipe multidisciplinaire
Curiosité et veille technologique
IA & Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector)
Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams
Études de faisabilité des cas d'usage IA
Architectures fonctionnelles et techniques RAG
Workflows Dataiku industrialisés
Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire
Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés
Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles
Documentation technique
Guides utilisateurs et supports d'adoption
Tableaux de bord de monitoring des performances RAG