Développeur IA

Dans le cadre du programme de déploiement de l'intelligence artificielle, l'équipe IA conçoit, industrialise et exploite les cas d'usage IA au service des métiers (épargne, banque, retraite complémentaire) et des collaborateurs internes.

Ces cas d'usage se situent à différents stades de maturité : sujets à cadrer, prototypes à industrialiser, solutions déjà en production à maintenir et faire évoluer.

Ils portent notamment sur :

• l'exploitation documentaire et la recherche augmentée (RAG) sur des corpus métier : contrats, garanties, procédures, réglementaire

• l'assistance aux collaborateurs en gestion et en relation client : aide à la réponse, synthèse de dossier, qualification de demandes

• l'extraction et la structuration d'informations à partir de documents entrants (courriers, pièces justificatives, formulaires) : OCR, modèles vision

• la conception d'agents IA et de workflows d'automatisation multi-étapes intégrés au SI

Nous recherchons un ingénieur IA senior, capable de concevoir et développer des solutions à base de LLM et d'agents, sur une architecture Python, avec un objectif de solutions robustes, réutilisables, sécurisées et optimisées en coût, performance et latence.

L'intervenant travaillera en interaction directe avec les référents métier, les architectes, les équipes Data et les équipes de production.

Profil recherché

En tant que Développeur IA senior, vos missions seront les suivantes :

• Concevoir et développer des agents IA et des workflows automatisés multi-étapes

• Développer des services IA en Python : APIs REST, microservices, batchs intelligents

• Concevoir et industrialiser les chaînes RAG : ingestion et préparation documentaire, chunking, embeddings, recherche sémantique et hybride, reranking, post-traitement et contrôle des réponses

• Intégrer les solutions IA dans le SI existant : connecteurs vers bases de données, APIs internes, files de messages

• Mettre en oeuvre les workflows techniques via les outils d'orchestration

• Participer au prototypage rapide (POC) puis à l'industrialisation des solutions retenues

• Mettre en place et faire vivre les dispositifs d'évaluation des cas d'usage : jeux de tests métier, métriques de pertinence, de coût et de latence, détection des régressions à chaque évolution de prompt ou de modèle

• Optimiser les solutions en performance, latence et coût

• Mettre en place l'observabilité des agents IA : logs, traçabilité des appels aux modèles, monitoring des performances et des coûts

• Contribuer aux bonnes pratiques techniques : tests automatisés, revues de code, CI/CD, documentation

• Appliquer les exigences de sécurité et de protection des données (données personnelles)

• Contribuer à la conformité des cas d'usage au cadre de gouvernance IA du Groupe et au règlement européen sur l'IA

• Assurer le maintien en conditions opérationnelles des cas d'usage déployés

• Participer aux rituels Agile et à la dynamique de l'équipe IA

• Contribuer à la montée en compétence des équipes et à la capitalisation (socle technique et composants réutilisables)

Indispensables

• Python : développement applicatif, structuration de projets, typage, programmation asynchrone

• Backend : conception d'APIs REST (design, sécurité, documentation OpenAPI), FastAPI, architecture microservices, intégration dans un SI

• GenAI : LLM, prompt engineering, RAG, agents IA et agents multi-étapes, OCR, modèles vision

• Frameworks GenAI : LangChain / LlamaIndex / Haystack

• Bases de données relationnelles (PostgreSQL / MySQL )

• Bases vectorielles : Chroma, Qdrant ou équivalent

• Evaluation des solutions IA : construction de jeux de tests, mesure de la pertinence, non-régression

• Bonnes pratiques de tests, monitoring et industrialisation (Docker, Git, CI/CD)

Appréciés

• Optimisation performance / latence des pipelines IA

• Observabilité des systèmes IA (Langfuse ou équivalent)

• Expérience Machine Learning / Deep Learning / préparation de données

• Expérience de fine-tuning SLM / LLM

• Connaissance du secteur assurance / protection sociale