Rejoignez notre équipe en tant que Gen-AI Engineer, où vous serez responsable de la conception et du déploiement de l'architecture RAG, du développement du pipeline de données, de l'optimisation des interactions avec les LLM, de l'évaluation et de l'amélioration continue, du déploiement et de MLOps, ainsi que de la collaboration et de la communication avec les équipes métier et techniques. Vous devez avoir une expertise technique en Python, IA générative et NLP, bases de données, DevOps et MLOps, ainsi que des compétences en méthodologie agile, rigueur, autonomie, adaptabilité et communication.
Résumé suggéré par Welcome to the Jungle
Conception et déploiement de l'architecture RAG, développement du pipeline de données, et optimisation des interactions avec les LLM.
Mise en place de métriques d'évaluation rigoureuses pour mesurer la pertinence des réponses et l'absence d'hallucinations.
Collaboration avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et avec les équipes techniques pour intégrer l'assistant.
En tant que Gen-AI Engineer, vous serez le pilier technique du développement de notre assistant IA à destination d’équipes métier, en garantissant la pertinence, la robustesse et la traçabilité des réponses générées à partir de sources documentaires complexes. Vos principales responsabilités incluent :
Conception et déploiement de l’architecture RAG : De la conception à la mise en production, vous construisez un pipeline RAG robuste et évolutif.
Développement du pipeline de données : En collaboration avec le Data Engineer, vous assurez l’extraction, le pré-traitement, l’embedding et l’indexation de sources documentaires complexes. Vous implémentez un moteur de recherche sémantique.
Prompt Engineering avancé : Vous optimisez les interactions avec les LLM (Large Language Models) pour maximiser la pertinence et la qualité des réponses. Cela inclut le réglage des prompts, le few-shot learning et la mise en œuvre de techniques d’agents conversationnels.
Évaluation et amélioration continue : Vous mettez en place des métriques d’évaluation rigoureuses (via EvalAP ou d’autres outils) pour mesurer la pertinence des réponses, l’absence d’hallucinations et la robustesse du système. Vous analysez les retours utilisateur et les logs pour améliorer continuellement le modèle.
Déploiement et MLOps : Vous contributez à l’intégration continue et au déploiement continu (CI/CD) du projet, en assurant la scalabilité et la maintenabilité de la solution en production. Participer à l’amélioration continue par l’analyse des logs, des tests et des retours terrain.
Collaboration et communication : Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et avec les équipes techniques pour intégrer l’assistant dans l’écosystème de l’État. Vous vulgarisez les concepts techniques complexes pour différents publics.
Expertise Technique
Langages et Frameworks : Maîtrise de Python (incluant des bibliothèques comme OpenWebUI
, FastAPI
, Faiss
, Pydantic
). Connaissance d’outils de visualisation et d’analyse comme Streamlit
ou Gradio
.
IA Générative et NLP : Solide compréhension des LLM, des architectures RAG, de l’indexation vectorielle et des techniques d’évaluation de modèles. Expérience avec des bibliothèques telles que LangChain
, LlamaIndex
ou Hugging Face
.
Bases de données : Expérience avec les bases de données relationnelles (PostgreSQL
) et NoSQL (MongoDB
), ainsi qu’avec les bases de données vectorielles (PGVector
, Pinecone
, ou ChromaDB
).
DevOps & MLOps : Pratique de Git et GitHub, expérience avec le CI/CD. Connaissance des conteneurs (Docker
) et de l’orchestration (Kubernetes
). Familiarité avec les enjeux de sécurité et d’analyse de logs en production.
Méthodologie et Soft Skills
Méthodes Agiles : Capacité à travailler dans un environnement agile, itératif et orienté produit.
Rigueur : Fortes compétences en qualité du code, documentation technique et tests (TDD).
Autonomie et Adaptabilité : Capacité à s’approprier rapidement de nouvelles technologies et à prendre des initiatives.
Communication : Excellente capacité à travailler en équipe, à communiquer clairement et à vulgariser des sujets techniques pour des interlocuteurs non-techniques.
Contrat : Poste de freelance (consultant·e).
Durée : Mission d’une durée de 4 mois minimum, à pourvoir dès septembre.
Rémunération : Taux journalier moyen (TJM) à discuter, basé sur la grille indicative de BetaGouv.
Conditions de travail : Temps partiel possible (4 jours/semaine, à discuter). Mode de travail hybride à discuter.
Embarquement: Un embarquement est obligatoire. Il est composé d’une journée en présentiel et de 6 visios de 1h répartie sur deux mois. Il te permettra de rencontrer la communauté, de comprendre l’écosystème publique et de connaitre les standards de qualité beta.gouv.fr
Ressources: Documentation sur les indépendants.
Processus de recrutement :
Examen des candidatures
Entretien technique
Entretien d’équipe/culture (30 min)
Rencontre dans les locaux
Fin de diffusion: 21 août 2025
Offre de mission via La Zone, le titulaire de notre marché public.
Rencontrez Nadia, Développeuse
Rencontrez Annie, Product Owner & Chargée de Déploiement