Senior Generative AI & LLM Engineer | Fine-Tuning & MLOps

Randstad Digital; Toulouse; Sur place; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Mutuelle avantageuse

RTT

Tickets restaurant

Transport pris en charge à 100%

Primes de parrainage

Résumé du poste

Randstad Digital recrute pour un acteur bancaire des expert·e·s IA capable de concevoir et déployer des modèles génératifs. Vous travaillerez sur le fine-tuning, l’alignement et l’évaluation de LLM en environnement MLOps. Profil senior (4–6 ans en data science/IA, au moins 2 ans sur LLMs), maîtrise Python/PyTorch, et sensibilité cybersécurité.

Anglais et français obligatoires. Vous évoluerez dans un cadre technique stimulant, avec des ressources dédiées et un plan de carrière et de formation

Qualifications

• Expérience confirmée en data science et IA (4–6 ans) avec au moins 2 ans sur des LLM.
• Maîtrise de Python et PyTorch, compréhension MLOps et déploiement.
• Compétences en entraînement, fine-tuning et alignement de modèles de langage.
• Bonnes notions en cybersécurité et logs seraient un plus.

Responsabilités

• Concevoir et réaliser le fine-tuning de modèles sous contraintes de ressources (PEFT, LoRA, QLoRA).
• Garantir la fiabilité des modèles en mettant en œuvre des méthodes d'alignement avancées et anti-hallucination (RLHF/RLAIF, DPO, GRPO, PPO).
• Structurer, formater et préparer des datasets pour l'apprentissage (ChatML, Alpaca).
• Définir et déployer des frameworks d'évaluation stricts (LLM-as-a-judge, MMLU, création de benchmarks sur-mesure) pour mesurer les performances.
• Assurer l'intégration, l'optimisation et le déploiement des modèles via des moteurs d'inférence.

Connaissances

Data science

Intelligence artificielle

Python

PyTorch

MLOps

Fine-tuning

Alignement

Outils

Unsloth

Axolotl

TRL

vLLM

Ollama

Triton

Description du poste

Randstad Digital recrute pour un acteur bancaire des expert·e·s IA capable de concevoir et déployer des modèles génératifs. Vous travaillerez sur le fine-tuning, l’alignement et l’évaluation de LLM en environnement MLOps. Profil senior (4–6 ans en data science/IA, au moins 2 ans sur LLMs), maîtrise Python/PyTorch, et sensibilité cybersécurité.

Anglais et français obligatoires. Vous évoluerez dans un cadre technique stimulant, avec des ressources dédiées et un plan de carrière et de formation