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Secteur : Banque
Anglais : Indispensable
Dans le cadre du développement et de l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle, un acteur majeur du secteur bancaire recherche 5 AI Engineers spécialisés en IA générative et agentique.
Vous interviendrez sur la conception, le développement, l’intégration et le déploiement de solutions innovantes basées sur les Large Language Models (LLM) et les architectures multi-agents, en veillant à leur performance, leur fiabilité, leur sécurité et leur conformité réglementaire.
Vous collaborerez étroitement avec les équipes Produit, Data, IT, Sécurité et DevOps afin de transformer les besoins métiers en solutions IA robustes et industrialisées.
Concevoir et développer des solutions d’IA générative et agentique adaptées aux besoins métiers.
Intégrer, configurer et optimiser des LLM, notamment Mistral.
Concevoir et développer des agents autonomes et des systèmes multi-agents.
Mettre en œuvre des workflows et pipelines d’orchestration à l’aide de frameworks spécialisés.
Optimiser les performances des modèles et des prompts : prompt engineering, few-shot learning et fine-tuning.
Développer des mécanismes d’évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et des biais.
Industrialiser et déployer les solutions IA en production en collaboration avec les équipes DevOps/MLOps.
Mettre en place des pipelines CI/CD et contribuer à la conteneurisation et à l’orchestration des applications IA.
Garantir la sécurité, la traçabilité et la conformité des solutions développées.
Assurer la documentation technique et le suivi des évolutions des solutions mises en production.
Maîtrise des LLM, notamment Mistral.
Prompt engineering, few-shot learning et fine-tuning.
Évaluation et optimisation des performances des modèles.
Conception d’agents autonomes et d’architectures multi-agents.
Maîtrise d’au moins un framework d’orchestration : LangChain, AutoGen ou CrewAI.
Excellente maîtrise de Python.
Capacité à développer des pipelines techniques robustes et maintenables.
CI/CD, Docker et Kubernetes.
Déploiement, supervision et monitoring de solutions IA en production.
Expérience de l’industrialisation de modèles ou d’applications basés sur des LLM.
Sensibilité aux enjeux de sécurité et de gouvernance de l’IA.
Connaissance du RGPD, de l’AI Act et des mécanismes de maîtrise des risques liés à l’IA.