Les missions du poste
Information importanteType de contrat: CDISalaire : Salaire selon profilLocalisation : Paris, FranceDate de démarrage :2 à 4 semainesMode de travail : HybridePublié le : 16 juillet 2026Le besoinContextePour une banqueMission à Paris MissionsIA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés.Développer des architectures RAG robustes et sécurisées.Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes.Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source).Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions.Engineering & IndustrialisationIndustrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud.Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA.Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions.Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production.Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA.Data Science & Machine LearningConcevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent.Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées.Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs.Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable.Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement.Monitoring & EvaluationDéfinir les métriques de performance des systèmes IA.Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité.Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG.Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier).Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.Profil recherchéProfil recherchéCompétences recherchéesIA GénérativeLLMs et modèles de fondation.RAG avancé.Agentic AI.Function Calling.Prompt Engineering.Fine-tuning et optimisation de modèles.Évaluation de systèmes GenAI.Ecosystème IALangChain.LangGraph.Semantic Kernel.OpenAI / Azure OpenAI.HuggingFace.Vector Databases et moteurs de recherche sémantique.Data ScienceStatistiques appliquées.Machine Learning supervisé.Régression logistique.Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM).Explainable AI (SHAP, LIME).MLOps & Software EngineeringPython avancé.FastAPI.MLflow.Git.Docker.Kubernetes.CI/CD.Tests automatisés.Monitoring de modèles et services IA.Cloud & Plateforme DataAzure.Azure AI Foundry.Azure AI Search.Azure ML.Databricks.PySpark.
Compétences requises
- Docker
- Python
- Implémentation de moteurs de recherche
- Intelligence artificielle
- Kubernetes
- Machine learning
- Git
- Monitoring