Data Scientist (LLM & RAG) F/H Recruteur partenaire

Ingénieur IA - Spécialiste RAG & LLM

À propos du poste

Au sein de l'équipe IT, vous occupez un rôle central sur l'intégration de l'Intelligence Artificielle Générative dans nos processus métiers. Votre première mission est opérationnelle : concevoir, déployer et optimiser des pipelines RAG en production, en lien direct avec nos bases de connaissances internes.

Missions principales

1. RAG & LLM - Cœur du poste

• Pipelines RAG end-to-end : chunking sémantique, génération d'embeddings, interrogation de bases vectorielles, connexion aux sources de données internes
• Développement Python : prototypage, traitement de données, orchestration avec LangChain ou LlamaIndex
• Optimisation des pipelines : gestion des tokens, fenêtres de contexte, qualité des réponses, coût d'inférence
• Prompt engineering : itération et fine-tuning des prompts pour des cas d'usage métiers concrets
• Écosystème MCP (Model Context Protocol) : configuration de serveurs/clients pour connecter les agents IA aux outils internes

2. Intégration applicative - En soutien

Connexion des solutions IA à l'écosystème existant (.NET / Java) - sans nécessiter une expertise approfondie sur ces stacks.

• Évolutions légères d'interfaces Angular si besoin
• Contribution ponctuelle à des services backend C# ou Java (profil junior à intermédiaire accepté)

Environnement technologique en place

Vous n'avez pas besoin de maîtriser ces outils en amont. Ils sont listés ici à titre d'information pour contextualiser le projet.

Outils / Technologies en place

Modèles LLM

OpenAI (GPT-4), Claude (Anthropic), Llama - via Azure OpenAI ou APIs locales

Vector search

Pinecone, Milvus, Weaviate, Azure AI Search (l'un ou plusieurs selon les projets)

Cloud & infra

Microsoft Azure (Azure OpenAI Service, Azure AI Search)

Backend existant

.NET Core / Framework (C#), Java Spring Boot, services WCF legacy

Frontend

Angular (TypeScript)

Orchestration IA

LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel (en cours d'adoption)

Protocole agents

MCP (Model Context Protocol) - serveurs/clients internes

Profil recherché

• Expérience confirmée en gestion de projets complexes dans des environnements AI, Data Science ou technologiques.
• Expérience en pilotage d'équipes pluridisciplinaires et multiculturelles.
• Excellentes compétences en gestion des parties prenantes et en communication.
• Forte capacité à structurer, prioriser et résoudre des problématiques stratégiques.

Compétences indispensables

Python IA : LangChain, LlamaIndex, scripts de traitement de données

RAG ; Expérience concrète en production : chunking, embeddings, retrieval

LLM - fondamentaux : Tokenization, context window, mécanismes d'attention

Prompt engineering : Optimisation itérative sur des cas réels

Vector search - notions : Compréhension du paradigme (pas forcément l'outil exact de l'env.)

Compétences appréciées

Semantic Kernel : Connaissance du framework Microsoft

.NET / C# : Notions suffisantes, pas un critère éliminatoire

Angular / TypeScript : Familiarité basique

Git / Docker / CI-CD : Outillage standard DevOps

Optionnel / Bonus

Java Spring Boot : Non requis, environnement d'intégration uniquement

WCF / Java EE : Legacy, non exigé

Ce qu'on recherche vraiment

Un profil pragmatique et orienté delivery : capable de faire passer un POC RAG en solution de production fiable, de choisir les bons outils vectoriels selon le contexte, et de mesurer concrètement la qualité d'un pipeline de retrieval.

La curiosité sur les évolutions rapides de l'IA (agents, MCP, multimodal) est un vrai plus.

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