Ingénieur en intelligence artificielle (F/H)

Ce poste combine deux missions essentielles du projet IA :

• Mission Technique : En lien avec le comité d'experts, développer, tester, sécuriser et valider des solutions d'IA générative dans des contextes administratifs réels, en vue d'une généralisation progressive.
• Mission Formation : En lien avec le chef de projet, accompagner la transformation numérique de l'établissement et assurer une appropriation efficace et responsable des outils IA par l'ensemble des personnels administratifs et techniques., Sous l'autorité hiérarchique et fonctionnelle du chargé de projet de la DGS et en lien avec le groupe d'experts de l'établissement (ingénieurs informaticiens), l'ingénieur·e sera inclus·e dans un groupe en cours de structuration, composé d'ingénieurs IA travaillant sur différents projets de MIAI.

Sous la coordination d'une ingénieure manager et de la cheffe de projet pédagogique, le groupe fonctionnera en mode collaboratif : échanges réguliers, partage des bonnes pratiques, harmonisation des outils et mutualisation des productions afin d'assurer cohérence, qualité et efficacité. L'ingénieur·e recruté·e devra ainsi non seulement contribuer à son propre périmètre, mais aussi participer activement à la dynamique collective du pool.

L'ingénieur·e IA a pour mission d'accompagner le chef de projet IA de la DGS INP dans la conception, le déploiement et la formation aux outils IA à destination du personnel de Grenoble INP. Le poste combine un volet formation et un volet développement technique avec une approche produit, pour répondre aux besoins métiers.

1. Volet Développement

Le développement technique s'inscrit dans une logique produit orientée usagers. En lien avec le chef de projet IA de la DGS, l'ingénieur·e recueille et analyse les besoins métiers, identifie les irritants et les opportunités d'outils IA, puis conçoit des solutions adaptées. Chaque développement fait l'objet de tests avec des représentants des utilisateurs finaux et d'itérations successives. Le succès se mesure par l'adoption effective des outils et la valeur ajoutée perçue par les agents dans leur quotidien professionnel.

1.1 Expertise IA au sein du Comité d'Experts

• Assurer une veille et une expertise technique sur le volet métier de l'IA
• Forte implication en phase de conception et déploiement
• Focus sur les aspects techniques IA : modèles, architectures, performance, limitations
• Intervention en complément des ressources DSI (infrastructure, sécurité)

1.2 Déploiement de l'infrastructure IA

• Participer à la contractualisation et au déploiement de serveurs cloud sécurisés (Microsoft Azure, Google Vertex AI) pour accéder à des LLM frontières via API
• Configuration technique pour une expérimentation progressive dans les services métiers
• Réalisation ou participation à l'audit/évaluation du SI IA si besoin
• En lien avec le RSSI, instruction pour évaluer puis garantir la sécurité et la performance des solutions IA Collaboration étroite avec la DSI pour garantir la sécurité et la performance

1.3 Constitution de plusieurs documentations métiers - RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• En lien avec la DGS, mise en place de bases de connaissances augmentées dans le périmètre administratif
• Choix des technologies de vectorisation et d'indexation adaptées
• Configuration et optimisation des pipelines d'ingestion de documents
• Tests de performance et de pertinence des réponses générées

1.4 Déploiement de SLM (Small Language Models) spécialisés

• En lien avec la DGS, la DSI et les partenaires (GRICAD), installation et paramétrage de modèles spécialisés répondant à des besoins métiers identifiés
• Validation de l'adéquation SLM spécialisé versus LLM ou SLM mutualisé UGA pour certains usages
• Exemple : Synthèse de comptes-rendus (chaîne Whisper + Pyannote + traitement par agent)
• Expérimentation parallèle avec l'infrastructure GRICAD de l'UGA

1.5 Documentation et transfert de compétences

• Documenter les configurations réalisées et les choix techniques
• Produire des guides techniques pour la maintenance et l'évolution
• Former les équipes métiers et DSI sur l'utilisation et l'administration des outils déployés

2. Volet Formation

En lien avec le chef de projet IA de la DGS INP, l'ingénieur·e intervient selon trois axes complémentaires : accompagner collectivement les agents dans leur prise en main des outils IA, en levant les appréhensions et en répondant aux questionnements ; assurer une montée en compétences progressive et mesurable, depuis la sensibilisation jusqu'à l'autonomie dans les usages professionnels ; acculturer l'organisation en faisant évoluer les représentations, en valorisant les retours d'expérience et en contribuant à l'émergence d'une culture partagée de l'IA responsable.

2.1 Co-animation des ateliers de formation

En binôme avec le chef de projet de la DGS de Grenoble INP - UGA :

• Atelier 1 : Animation de sessions pratiques d'utilisation de l'IA générative pour des usages transverses (synthèse, recherche documentaire, brainstorming)
• Conception et animation d'ateliers suite au retour d'expérience de l'atelier 1 puis selon besoins métiers
• Adaptation du contenu pédagogique en fonction des besoins identifiés, du niveau et métier des participants
• Dans le cadre de EFELIA et MIAI, intervenir sur les salons, ateliers, ou formations continues organisées par les cheffes de projet - l'ingénieur·e peut être amené à donner des vacations sur son temps de travail (ex : ETC transversal IA) qui ne donneront pas lieu à rétribution supplémentaire

2.2 Transposition de ressources formation vers administration

• Identifier les modules de formation IA existants (MIAI/EFELIA notamment) transposables au contexte administratif
• Adapter les contenus pédagogiques au public IATS et aux spécificités métiers de l'administration

2.3 Capitalisation et amélioration continue

• Synthétiser les retours d'expérience des participants
• Identifier les bonnes pratiques et les points de vigilance
• Formuler des recommandations pour l'évolution des formations
• Contribuer à la création d'une base de connaissances partagée et d'un réseau interne sur les usages IA dans l'administration

3. Suivi, coordination et évaluation

• Assurer un reporting régulier auprès de l'ingénieure manager et de l'équipe projet MIAI Cluster
• Mesurer l'efficacité des dispositifs pédagogiques et techniques, proposer des améliorations
• Assurer une veille scientifique et technologique en IA
• Contribuer aux échanges de pratiques au sein de l'équipe, à la mutualisation des outils et au travail sur la librairie vitrine de MIAI

4. Travail en équipe

• Collaborer avec les autres ingénieurs IA MIAI pour garantir la cohérence des développements
• Participer aux réunions d'équipe organisées par GRICAD et MIAI
• Contribuer aux instances pédagogiques d'EFELIA ou aux actions transverses, Développement et infrastructure IA :
• Concevoir et développer des applications IA intégrant des modèles de langage
• Configurer et déployer des infrastructures IA sur environnements cloud
• Mettre en œuvre des architectures RAG performantes et sécurisées
• Intégrer des API de modèles frontières (GPT, Claude, Gemini, Mistral)
• Développer et optimiser des pipelines de traitement de données pour l'IA
• Évaluer et comparer les performances de différentes solutions IA
• Réaliser des audits techniques et produire des recommandations d'architecture
• Documenter les développements selon les standards de qualité logicielle

Formation et accompagnement :

• Analyser les besoins de formation et concevoir des actions de sensibilisation et de conseil
• Concevoir et mettre en œuvre des dispositifs de formation innovants et participatifs
• Animer des sessions de formation en présentiel
• Élaborer des supports pédagogiques adaptés (présentations, exercices pratiques, guides)
• Évaluer l'efficacité des formations et produire des synthèses de retour d'expérience
• Utiliser les outils d'IA générative de manière experte et démontrer leur usage
• Former et accompagner les utilisateurs et équipes techniques

Connaissances (Savoirs)

Intelligence artificielle et développement :

• Intelligence artificielle et apprentissage automatique : LLM, SLM, architectures neuronales (expertise)
• Technologies RAG : embeddings, bases vectorielles, retrieval augmenté (expertise)
• Frameworks d'orchestration IA et architectures multi-agents
• Services cloud et leurs API d'IA
• Traitement automatique du langage naturel (NLP)
• Méthodes, normes et outils de développement logiciel (connaissance approfondie)
• Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes…)
• Langages de programmation : Python (maîtrise), Bash, SQL, NoSQL, APIs REST, scripts d'automatisation + un langage backend (Java, PHP ou NodeJS)

Pédagogie et formation :

• Sciences de l'éducation (connaissance générale)
• Techniques de médiatisation de contenus pédagogiques et des normes associées
• Techniques d'animation et de formation pour adultes
• Connaissance du fonctionnement de l'enseignement supérieur

Sécurité et réglementation :

• Normes et procédures de sécurité informatique appliquées à l'IA
• Environnement réglementaire : RGPD, AI Act européen, éthique de l'IA
• Principes de développement durable appliqués au numérique et à l'IA

Compétences opérationnelles (Savoir-faire), Compétences comportementales (Savoir-être)

• Goût marqué pour l'enseignement, la transmission et la vulgarisation scientifique
• Autonomie et rigueur dans la conduite de projets techniques complexes
• Capacité d'analyse et de résolution de problèmes
• Aptitude au travail en équipe pluridisciplinaire (métiers, DSI, direction)
• Capacité d'écoute et d'adaptation aux différents publics
• Aptitude à la pédagogie et à la vulgarisation de concepts techniques complexes
• Sens du travail collaboratif et de la co-animation
• Veille technologique active sur les évolutions rapides de l'IA
• Adaptabilité et agilité dans un environnement en évolution rapide
• Excellentes capacités de communication orale et écrite
• Rigueur, fiabilité, respect des délais

Modalités de recrutement proposées

• Prise de fonction souhaitée à compter du : 01/09/2026
• Date limite de dépôt de candidature : 20/06/2026
• Poste ouvert uniquement aux contractuel.les (CDD)
• Durée du contrat proposé : 12 mois (contrat de projet)
• Catégorie A - corps Ingénieur.e de recherche (IGR)
• Conditions d'éligibilité : être titulaire d'un doctorat, diplôme d'ingénieur ou Master 2, * Pour les contractuels* : fourchette salariale fournie à titre indicatif, de 3335€ (1er échelon) à 4418€ (7ème échelon), brut mensuel, prime incluse.
• La rémunération est fixée selon le reclassement de l'expérience significative pour le poste, sur les grilles de la fonction publique.

Grand établissement public d'enseignement supérieur, pôle de recherche reconnu, élément fondateur de l'écosystème grenoblois : Grenoble INP, l'institut d'ingénierie et de management de l'Université Grenoble Alpes (UGA), occupe une place de premier plan dans la communauté scientifique et industrielle. Grenoble INP - UGA est membre de réseaux internationaux de formation et recherche en ingénierie et management. Il est reconnu dans les classements nationaux et internationaux. Ce poste est co financé par MIAI, qui est l'un des neufs clusters en intelligence artificielle soutenu par l'État français. Depuis sa création en 2019, le MIAI (a) a développé une recherche interdisciplinaire de classe mondiale en IA, (b) a offert des cours attractifs en IA pour les étudiants de tous niveaux et les professionnels, (c) a soutenu l'innovation en IA et a développé l'IA dans les grandes entreprises, les PME et les start-ups, et (d) a informé et interagi avec les citoyens sur tous les aspects de l'IA. Le projet IA Administration de Grenoble INP-UGA s'inscrit dans la Stratégie nationale pour l'IA (SNIA Phase 3, février 2025) visant à généraliser le recours à l'IA pour améliorer la qualité et l'efficience de l'action publique. Validé par le Directoire en septembre 2025 et janvier 2026, ce projet expérimental vise à intégrer l'IA générative dans les usages professionnels administratifs dans un cadre sécurisé et éthique.