Vous interviendrez en tant que référent technique pour transformer nos processus métiers grâce à l’IA Générative. Votre mission est de concevoir et d’industrialiser des solutions à forte valeur ajoutée, notamment des écosystèmes d’agents intelligents capables de se connecter nativement à nos outils métiers via des protocoles standardisés (MCP), tout en garantissant un niveau de sécurité et de fiabilité conforme aux exigences du secteur de la santé. Vous piloterez le cycle de vie complet, du prototype au passage à l’échelle en production.

Principales responsabilités

• Conception et Développement GenAI : Créer des architectures applicatives exploitant les LLM (via API ou modèles open-source) en implémentant des techniques avancées comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et l’orchestration d’agents.

• Prompt Engineering & Optimisation : Concevoir et affiner les stratégies de prompting pour maximiser la pertinence des réponses. Explorer et mettre en œuvre le fine-tuning ou la quantification pour adapter les modèles à nos besoins spécifiques.

• Architecture d’Interopérabilité (MCP) : Implémenter et maintenir des serveurs MCP (Model Context Protocol) pour permettre aux LLM d’accéder de manière sécurisée et structurée à nos bases de connaissances internes.

• Industrialisation et MLOps : Développer des services robustes, gérer la conteneurisation (Docker) et orchestrer le déploiement en production. Assurer le monitoring des performances et la maîtrise des coûts liés à la consommation de tokens.

• Validation et Qualité : Mettre en place des protocoles d’évaluation rigoureux pour mesurer la précision des modèles, détecter les hallucinations et prévenir les biais, garantissant ainsi une IA éthique et sécurisée.

• Gestion de la Donnée : Structurer et gérer les bases de données vectorielles nécessaires à la recherche sémantique et à la mémoire contextuelle des modèles.

Compétences et appétences recherchées

• Expérience Confirmée (5 ans+) : Vous possédez une solide culture en Machine Learning classique, en Python et en Software Engineering, avec au moins une réalisation significative de mise en production d’une solution basée sur les LLM.

• Intérêt pour le milieu médical et la donnée de Santé

• Culture Software Engineering : Vous avez une appétence pour le code propre (“Clean Code”). Vous maîtrisez Git, les tests automatisés et vous savez maintenir un service en production.

• Expertise LLM & Frameworks : Vous êtes familier avec des frameworks du type de LangChain, LangGraph, LlamaIndex…, et les fournisseurs de modèles (OpenAI, Hugging Face, Anthropic…).

• Curiosité et Agilité : Le domaine de la GenAI évolue rapidement. Vous avez une forte capacité de veille et une soif d’apprendre pour tester rapidement de nouvelles approches (articles de recherche, nouvelles librairies, etc.).

• Capacité de vulgarisation : Capable d’interagir avec des profils issus du monde du soin (médecins, pharmaciens…) pour traduire leurs besoins en solutions techniques.