Ingénieur IA - CDI (H/F)

Fondé en1986,ALTEN est un leader mondial de l’ingénierie et du conseil en technologies, présent dans plus de30 pays avec50 000 collaborateurs. En France, ALTEN accompagne les grands comptes et les startups innovantes dans leurs projets technologiques les plus ambitieux, notamment dans les secteurs de l’aéronautique, de la défense, de l’énergie, des télécoms et du numérique.

Notre expertise couvre l’ingénierie système, ledéveloppement logiciel, lesinfrastructures cloud, lacybersécurité, l’IA et ladata science. Avec une culture forte d’innovation et d’agilité, ALTEN place l’humain au cœur de sa stratégie, en offrant à ses collaborateurs desparcours professionnels enrichissants, desformations certifiantes et un environnement stimulant.

Rejoindre ALTEN, c’est intégrer un écosystème oùl’excellence technique rime avecengagement humain etimpact sociétal.

Contexte du poste

Dans le cadre de notre développement dans le domaine de l’intelligence artificielle, nous recherchons unIngénieur IA pour rejoindre nos équipes enÎle-de-France. Vous interviendrez sur des projets stratégiques pour nos clients, enconcevant, développant et déployant des solutions d’IA avancées, avec un focus particulier sur laGénération d’IA (Gen AI). Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires pour répondre aux enjeux métiers et innover dans des domaines comme leNLP, les LLM (Large Language Models), ou la génération de contenu automatisée.

Missions principales

1. Conception et développement de solutions IA et Gen AI

• Analyser les besoins métiers et proposer des solutions d’IA adaptées, incluant des applications deGénération d’IA (Gen AI) comme lesLLM, chatbots, génération de texte, d’images ou de code.

• Concevoir des modèles d’IA en utilisant des frameworks commeTensorFlow, PyTorch, Hugging Face, ou LangChain.

• Fine-tuner des modèles de langage (LLM) pour des cas d’usage spécifiques (ex : assistants conversationnels, résumés automatiques, génération de code).

• Optimiser les algorithmes pour améliorer les performances, la scalabilité et l’efficacité des solutions de Gen AI.

2. Implémentation et déploiement de solutions Gen AI

• Développer des pipelines de données pour alimenter les modèles de Gen AI (collecte, nettoyage, augmentation de données).

• Intégrer des modèles de Gen AI dans des applications ou des systèmes existants, en collaboration avec les équipes DevOps et Cloud.

• Automatiser les processus de formation, de validation et de déploiement des modèles (MLOps), avec un focus sur lesoutils dédiés à la Gen AI (ex : Hugging Face Hub, Weights & Biases, Prompt Engineering).

• Développer des interfaces utilisateur pour interagir avec les modèles de Gen AI (ex : APIs, chatbots, outils de génération automatisée).

3. Collaboration et industrialisation

• Travailler avec les équipes Data Science, DevOps, Cloud et Produit pour industrialiser les solutions d’IA et de Gen AI.

• Participer à la mise en place de bonnes pratiques en matière dereproductibilité, traçabilité et monitoring des modèles de Gen AI.

• Documenter les solutions et former les équipes internes ou les clients à leur utilisation, notamment pour des cas d’usage innovants (ex : génération de rapports, automatisation de tâches créatives).

4. Veille technologique et innovation en Gen AI

• Suivre les avancées technologiques enGénération d’IA, notamment les nouveaux modèles (ex : Mistral, Llama, GPT), outils (ex : LangChain, LlamaIndex) et frameworks.

• Proposer des améliorations ou des innovations pour répondre aux besoins émergents en matière de Gen AI.

• Évaluer et tester de nouvelles technologies ou méthodologies (ex :Prompt Engineering, RAG - Retrieval-Augmented Generation, Fine-Tuning) pour les intégrer dans les projets.

5. Sécurité et conformité

• Garantir la conformité des solutions de Gen AI avec les normes de sécurité et les réglementations (RGPD, Secret Défense, etc.).

• Appliquer les bonnes pratiques en matière deprotection des données, desécurité des modèles et degestion des biais (ex : détection de hallucinations, alignement éthique).

Environnement technique

Domaines d’expertise

• Machine Learning / Deep Learning : Régression, classification, clustering, réseaux de neurones.

• Génération d’IA (Gen AI) :

  • Modèles de langage (LLM) : Fine-tuning, Prompt Engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation).

  • Génération de texte, d’images ou de code : Utilisation de bibliothèques commeHugging Face Transformers, Diffusers, Stable Diffusion, ou LangChain.

  • Outils de Gen AI : Weights & Biases, Hugging Face Hub, MLflow, ou outils propriétaires.

• Traitement des données : Pandas, NumPy, Dask, Apache Spark.

• Cloud et DevOps : Expérience avecGCP, AWS (Bedrock, SageMaker) ou Azure (OpenAI Service) (atout).

• MLOps : MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX), Airflow.

Outils et langages

• Langages : Python (obligatoire), R, SQL.

• Frameworks IA : TensorFlow, PyTorch, Keras, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex.

• Outils de collaboration : Git, Docker, Kubernetes.

• Monitoring : Prometheus, Grafana, ELK, ou outils spécifiques à l’IA (ex : Weights & Biases, Arize).

Méthodologies

• Agile/Scrum : Expérience en développement itératif et collaboratif.

• Data-Centric AI : Approche axée sur la qualité et la gouvernance des données.

• Prompt Engineering : Capacité à concevoir des prompts efficaces pour les LLM.

Profil recherché

Formation

• Diplôme d’ingénieur (Bac+5) en informatique, data science, mathématiques appliquées, ou équivalent.

• Habilitation Secret Défense (obligatoire pour ce poste).

Expérience

• Minimum 7 ans d’expérience en tant qu’Ingénieur IA, Data Scientist, ou rôle similaire, avec uneexpertise avérée en développement de solutions d’IA.

• Expérience significative en Génération d’IA (Gen AI) : Conception, fine-tuning ou déploiement deLLM, chatbots, ou outils de génération automatisée (atout majeur).

Compétences clés

• Maîtrise des frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, etc.).

• Excellente capacité à résoudre des problèmes complexes avec des approches data-driven.

• Compréhension des enjeux métiers liés à la Gen AI et capacité à traduire ces besoins en solutions techniques.

• Anglais conversationnel obligatoire (pour collaborer avec des équipes internationales ou des clients).

Compétences complémentaires appréciées

• Certifications en IA ou Cloud (ex : Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning, etc.).

• Expérience dans dessecteurs réglementés (défense, santé, finance).

• Connaissance desbonnes pratiques MLOps et des outils associés.

• Expérience en Prompt Engineering ou endéploiement de LLM en production.

Qualités personnelles

• Autonomie etrigueur dans le développement et la validation des solutions.

• Esprit d’équipe et capacité à travailler en mode projet.

• Curiosité etenvie d’apprendre dans un domaine en constante évolution.

• Excellentes capacités de communication (français et anglais).

Environnement de Travail

• Lieu : Île-de-France

• Type de contrat : CDI