Ingénieur·e Appliqué·e en Intelligence Artificielle H/F - 75

Le département Intelligence artificielle dans l'État (IAE) pilote la stratégie de l'État en matière d'intelligence artificielle au service de l'action publique. Au sein du département IAE, le pôle Produits IA construit et opère des produits numériques à l'intérieur et autour du Socle Interministériel d'Intelligence Artificielle Générative, plateforme mutualisée d'IA générative utilisée par
l'ensemble des ministères.Face à l'adoption croissante de l'IA dans l'administration publique, la DINUM renforce ses capacités de développement et d'opération pour offrir aux ministères une plateforme d'intelligence artificielle puissante, fiable, et des produits IA transverses à fort impact.

Mission principale
Développer le socle technique d'intelligence artificielle de l'État (Albert API et services associés)
et concevoir des solutions IA pour les ministères, de l'implémentation des fonctionnalités jusqu'au déploiement en production chez les utilisateurs finaux.

Activités principales

1. Développement du backend et des services IA
- Développer les APIs et services backend du socle IA (FastAPI, Django, pydanticAI)
- Implémenter des fonctionnalités d'IA générative : RAG as-a-service, orchestration de LLM,
agents IA
- Développer des abstractions et outils facilitant l'intégration de l'IA par les ministères
- Contribuer aux projets open source comme OpenGateLLM
- Assurer la qualité du code : tests, revues de code, documentation

2. Conception et déploiement de solutions pour les ministères

- Comprendre les besoins des ministères et concevoir des solutions IA adaptées utilisant le socle
- Développer des applications et POCs sur-mesure (interfaces, agents, workflows IA)
- Cadrer techniquement l'intégration dans les SI ministériels existants
- Accompagner les équipes ministérielles dans le déploiement et la mise en production
- Documenter les architectures et créer des guides d'intégration réutilisables- Assurer le lien entre les besoins terrain et l'évolution du socle

3. Production, sécurité et monitoring
- Participer au déploiement des solutions en production avec l'équipe DevOps
- Contribuer à la sécurisation des APIs et au respect des contraintes réglementaires
- Mettre en place du monitoring pour les solutions déployées
- Diagnostiquer et résoudre les problèmes techniques avec l'équipe
4. Expérimentation et veille technologique
- Expérimenter avec les nouveaux modèles et frameworks IA
- Se tenir au courant des évolutions et partager avec l'équipe
- Prototyper de nouvelles fonctionnalités
- Contribuer à l'écosystème open source