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toulouse
France
France

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À plein temps, Durée indéterminée

Date de publication:

2026-09-18

Online to:

2026-11-17
EUR 20.00 HOUR

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ingénieur informatique(e) IA (IT)

Cat-Amania
France
9 heures il y a

Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en ?uvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en ?uvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA. Profil candidat: De formation supérieure en informatique, Data ou Intelligence Artificielle, vous justifiez d'une expérience significative dans le développement et l'intégration de solutions IA en environnement de production. Vous maîtrisez tout ou partie des compétences suivantes : Prompt Engineering avancé. Context Engineering et architectures RAG. API OpenAI et intégration de modèles génératifs. Développement Python. LangChain, LangGraph, Haystack. Hugging Face Transformers. Bases vectorielles et recherche sémantique. Kubernetes et environnements cloud-native. Déploiement et exploitation de modèles IA. Principes d'observabilité, monitoring et supervision. Optimisation des performances des modèles d'IA générative. Bonnes pratiques de développement logiciel et principes SOLID. MLOps, LLMOps et industrialisation des modèles. Sécurité, protection des données et conformité réglementaire (RGPD, AI Act). Vous êtes reconnu(e) pour votre autonomie, votre capacité d'analyse, votre rigueur technique et votre aptitude à intervenir sur des problématiques mêlant développement, infrastructure et intelligence artificielle.

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