Ingénieur IA - Finance

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VOUS ÊTES

En tant qu’Ingénieur IA opérationnel, vous serez au cœur de la conception et de la construction des composants qui constituent des systèmes d’IA avancés alimentant l’entreprise moderne. Il s’agit d’un rôle d’ingénierie profondément technique et pratique : vous consacrerez la majeure partie de votre temps à la conception détaillée, au développement, à l’intégration et aux tests de composants de systèmes d’IA couvrant le machine learning classique, l’IA générative et les systèmes agentiques, et vous les mettrez en œuvre dans le cadre de missions clients actives.

Vous prendrez des spécifications détaillées d’architecture et de conception et les traduirez en composants logiciels fonctionnels, de qualité production. Cela signifie écrire un code propre et bien structuré, prendre des décisions de conception de bas niveau dans le cadre de votre périmètre assigné et veiller à ce que vos composants s’intègrent de manière fiable dans le système d’IA au sens large. Vous construirez et interconnecterez les différents éléments des systèmes d’agents IA, notamment la logique de chaque agent, les intégrations d’outils, les compétences et les composants de mémoire, et contribuerez au développement et à l’intégration de modèles fondamentaux et de modèles de ML classique dans des pipelines de bout en bout.

Une curiosité pratique pour l’écosystème open source est essentielle dans ce rôle. Vous évaluerez, apprendrez et adopterez en permanence les bibliothèques et frameworks open source pertinents, notamment ceux couvrant l’orchestration d’agents, le stockage vectoriel, le déploiement de modèles et les pipelines de ML, en sélectionnant et en appliquant ceux qui conviennent le mieux au problème à résoudre. De même, vous configurerez, intégrerez et rendrez opérationnels des technologies d’IA et des services de plateforme tiers, en comprenant suffisamment en profondeur leurs capacités et leurs contraintes pour les faire fonctionner de manière fiable dans le contexte d’un système d’entreprise plus large.

Vous concevrez des composants en tenant compte des exigences de niveau entreprise, en veillant à ce que votre travail respecte les exigences définies en matière de sécurité, d’observabilité, de gouvernance, de performance et de scalabilité. Vous rédigerez et maintiendrez les livrables techniques accompagnant votre travail d’ingénierie, notamment les documents de conception détaillée, les spécifications des composants et les contrats d’intégration, afin de garantir que votre travail soit bien documenté, testable et prêt à être transmis.

Vous travaillerez en tant que praticien au sein d’équipes de delivery pluridisciplinaires aux côtés de data engineers, de ML engineers et de développeurs d’applications, en suivant les orientations des architectes lead et principaux, tout en contribuant de manière significative à la résolution de problèmes techniques et aux discussions de conception dans votre domaine.

Ce rôle est une opportunité de développer une expertise pratique approfondie sur l’ensemble de la stack d’ingénierie IA, de renforcer de solides fondamentaux en ingénierie logicielle appliqués à des systèmes d’IA de pointe et d’évoluer, à terme, vers un rôle de lead engineer ou d’architecte.

LE TRAVAIL

• Concevoir, construire et configurer des agents individuels, notamment leurs prompts, outils et compétences, et les intégrer dans des workflows multi-agents.
• Implémenter une logique d’orchestration des agents qui gère les transferts de tâches, la communication et la récupération après erreur.
• Construire des frameworks d’évaluation et des suites de tests qui mesurent la qualité des agents et des composants selon des indicateurs tels que la précision, la pertinence et la fidélité, et partager les résultats afin d’orienter les améliorations de conception.
• Intégrer des modèles fondamentaux dans des applications, en sélectionnant le modèle et le mode d’invocation appropriés pour chaque cas d’usage.
• Construire et exécuter des pipelines de fine-tuning de modèles, notamment la préparation des données et l’entraînement, afin d’adapter les modèles à des domaines métier spécifiques, en appliquant une connaissance pratique des architectures basées sur les transformers.
• Construire des pipelines d’ingestion qui analysent, segmentent, enrichissent et indexent du contenu d’entreprise non structuré à des fins de retrieval.
• Implémenter la génération d’embeddings, intégrer des bases de données vectorielles et développer des composants de retrieval, notamment des connecteurs et des adaptateurs qui traitent du contenu non structuré dans des pipelines RAG de bout en bout.
• Construire la logique qui assemble les prompts et gère les informations transmises au modèle dans sa fenêtre de contexte.
• Implémenter des composants de mémoire qui stockent et rappellent l’historique conversationnel ainsi que d’autres éléments de contexte pertinents.
• Implémenter des garde-fous en entrée/sortie, le filtrage de contenu et des mécanismes de défense contre les injections de prompts.
• Construire des composants de détection et d’occultation des informations personnelles identifiables (PII) et intégrer des contrôles d’accès pour l’accès aux modèles et aux outils.
• Implémenter le versioning, la journalisation d’audit et le suivi de la traçabilité, et maintenir la documentation des modèles afin que le système reste auditable.
• Instrumenter les composants avec des mécanismes de journalisation et de traçage pour les requêtes, les réponses, l’utilisation des tokens et les appels d’outils.
• Contribuer au monitoring, aux alertes et au suivi des coûts afin de maintenir les systèmes d’IA opérationnels et performants en production.
• Apprendre et appliquer en permanence de nouveaux modèles de conception, technologies et frameworks dans un paysage IA en évolution rapide, en apportant de nouvelles approches aux composants que vous construisez.
• Collaborer au sein d’équipes pluridisciplinaires afin de clarifier les exigences et de veiller à ce que vos composants répondent aux besoins des parties prenantes.
• Créer et maintenir une documentation technique claire pour les composants que vous construisez, afin de faciliter le dépannage et les futurs développements.

FORMATION

• Licence (Bachelor) en informatique, ingénierie informatique, data science ou dans une discipline d’ingénierie connexe.

QUALIFICATIONS DE BASE (REQUISES)

• Expérience professionnelle ou académique dans la conception, le codage et la création de solutions d’IA avancées utilisant l’IA agentique, l’IA générative et l’IA/ML classique, avec au moins un fournisseur cloud.
• Expérience professionnelle ou académique dans les domaines de l’IA agentique, des LLM et de l’IA générative.
• Expérience professionnelle ou académique dans l’architecture et l’opérationnalisation de modèles d’architecture applicative pilotés par des LLM.
• Connaissance du codage et de l’ingénierie, ainsi que des solutions et applications de machine learning, de deep learning et de NLP.
• Expérience en programmation avec Python.

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