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1. Conception et développement de solutions d'IA * Chiffrer, concevoir et implémenter des solutions d'IA, de la phase de POC à * l'industrialisation. * Exploiter des modèles d'IA via : + des API de modèles génératifs (LLMs), + des librairies et frameworks IA python (Scikit-learn, SpaCy, LangChain, LangGraph…). * Concevoir et optimiser des prompts et des pipelines d'IA. * Mettre en œuvre des architectures RAG. * Connecter les solutions d'IA aux données et à l'écosystème du Groupe SEB (SQL, tool calling, MCP). * Rédiger la documentation technique et fonctionnelle associée (contrats d'interface, guides utilisateur …) 2. Industrialisation et déploiement (CI/CD & Cloud) * Déployer des API et workflows IA sur le cloud AWS (ECS, Lambda, etc.). * Conteneuriser les solutions via Docker. * Mettre en place des interfaces simples de test et de démonstration (Streamlit). * Intégrer les solutions dans des pipelines CI/CD : + automatisation des tests, builds et déploiements, + utilisation d'outils tels que Jenkins, GitHub Actions, Terraform. * Gérer les accès et veiller à la sécurité, à la conformité et à la protection des données. 3. Run, performance et optimisation * Assurer le maintien en conditions opérationnelles des solutions : haute disponibilité, performance… * Mettre en place des pratiques MLOps / monitoring et intervenir rapidement en cas d'incident. * Analyser les performances techniques et les coûts associés aux solutions déployées. * Formuler des recommandations pour optimiser l'architecture et les coûts cloud. 4. Travail collaboratif & capitalisation * Participer aux pratiques d'ingénierie collective : + gestion de versions et revues de code via GitHub, + conception et partage de composants, packages ou frameworks communs. * Contribuer à la montée en compétences des équipes internes : formations et bonnes pratiques. * Assurer une veille technologique continue sur les évolutions de l'IA et de la GenAI.
* Diplôme d'ingénieur ou formation supérieure en informatique / data / IA (Bac+5 ou équivalent). Compétences en développement & IA * Python (niveau avancé) : frameworks et librairies IA / GenAI : LangChain, LangGraph, Scikitlearn… * Conception et optimisation de prompts. * Exploitation de LLMs via API (Azure OpenAI, AWS Bedrock). * Conception d'architectures RAG et utilisation de bases vectorielles Qdrant (embeddings, semantic search) * Connaissance du Model Context Protocol (MCP) et des architectures agentiques. * Containerisation avec Docker. * Déploiement de solutions sur AWS (ECS, Lambda, S3). * CI/CD : GitHub Actions, Jenkins, Infrastructure as Code (Terraform). * Notions de MLOps / monitoring, performance et optimisation des coûts. * Bonnes pratiques de sécurisation des API et de gestion des accès. * Manipulation de données via S3 et bases SQL. * Prototypage et démonstration via Streamlit. Qualités personnelles * Rigueur, curiosité, autonomie. * Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire (Data, IT, Métiers). * Aisance à expliquer des concepts techniques à des nonspécialistes. Langues * Anglais professionnel.
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