Imsa Imsa l'Informatique de la Msa & de ses Partenaires Ingénieur IA Senior 82 H/F

Dans le cadre de la mise en place et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle, iMSA a constitué une équipe dédiée à l'Intelligence Artificielle et à la Data Science au sein de la Direction des Services Partagés (DSP).

Cette équipe a pour mission de :

• Concevoir, développer et déployer des systèmes d'IA au service des métiers
• Construire et maintenir des socles techniques, frameworks et briques mutualisées afin d'accélérer et sécuriser les usages de l'IA dans l'institution
• Accompagner la transformation des pratiques et l'industrialisation des solutions d'IA dans un cadre maîtrisé (performance, sécurité, éthique, conformité réglementaire).

Cette équipe évolue dans un contexte d'agilité à l'échelle au sein d'un train SAFe., Au sein de l'équipe IA & Data Science, vous aurez pour missions principales :

Conception et développement de solutions d'IA

• Concevoir des solutions de systèmes d'IA (services, APIs, pipelines de traitement), avec ou sans recours à des modèles de machine learning selon les cas d'usage.
• Mettre en oeuvre des solutions intégrant des modèles de machine learning, deep learning et LLM (open source ou propriétaires), y compris des architectures hybrides combinant règles, ML et IA générative.
• Définir et implémenter des stratégies avancées de context engineering (gestion dynamique du contexte, embeddings, bases vectorielles, optimisation RAG, gestion de la mémoire).
• Concevoir et optimiser des approches structurées de prompt engineering (prompts robustes et testables, templates versionnés, évaluation et amélioration continue des performances).
• Participer à la conception, l'entraînement, le fine-tuning et l'évaluation de modèles ML/DL lorsque nécessaire.
• Mettre en place des métriques d'évaluation (qualité, robustesse, biais, dérives).
• Accompagner les développeurs dans leur progression et le développement de leurs compétences.

Industrialisation et déploiement

• Intégrer les solutions d'IA dans des environnements applicatifs existants.
• Appliquer et valoriser les standards, socles d'exploitation, procédures et outils de déploiement, indispensables à la mise en production.
• Contribuer à l'automatisation et à la fiabilisation des chaînes de déploiement et d'exploitation.
• Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la sécurité des systèmes développés.
• Participer à la mise en place de pratiques MLOps / LLMOps (versionning, tests, supervision des modèles).

Développement de socles et frameworks IA

• Contribuer à la conception et au développement de socles techniques IA mutualisés (frameworks, librairies internes, composants réutilisables).
• Participer à la définition de standards de développement IA (bonnes pratiques, patterns, outillage).
• Faciliter l'appropriation de ces socles par les équipes projets et métiers.

Collaboration et accompagnement

• Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, architectes, équipes data, sécurité et métiers dans le cadre des process de l'institution.
• Contribuer à la diffusion de la culture IA et data au sein de l'institution.
• Assurer une veille technologique sur les évolutions des technologies IA.

Formation et expérience

• Formation supérieure en informatique ou équivalent.
• Expérience significative (5+ ans) en ingénierie logicielle dont plusieurs années en IA/ML.
• Expérience concrète en déploiement de systèmes IA en production.
• Expérience sur des projets IA générative ou LLM fortement appréciée., Excellente maîtrise du développement logiciel (Python), architectures APIs / microservices et environnements cloud conteneurisés (Docker, Kubernetes).
• Conception et déploiement de systèmes d'IA en production (ML, deep learning, IA générative).
• Maîtrise des frameworks ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) et des techniques d'évaluation de modèles.
• Expérience avancée des LLM : embeddings, bases vectorielles, architectures RAG, fine-tuning.
• Solide pratique du context engineering (gestion dynamique du contexte, mémoire, structuration des connaissances).
• Expertise en prompt engineering (design, robustesse, versionning, évaluation et optimisation).
• Mise en oeuvre de pipelines MLOps / LLMOps (CI/CD, monitoring, gestion des dérives, observabilité).
• Industrialisation, performance et optimisation des coûts d'inférence.
• Sensibilité forte aux enjeux de sécurité (prompt injection, protection des données) et de conformité réglementaire.
• Connaissance des standards, socles d'exploitation, procédures et outils de déploiement iMSA serait un plus.

Compétences organisationnelles et personnelles

• Capacité d'analyse et de conception.
• Rigueur, autonomie et sens du résultat.
• Esprit d'équipe et capacité à travailler en transverse.
• Curiosité technologique et capacité d'adaptation.
• Aptitude à vulgariser et expliquer des concepts techniques à des interlocuteurs non spécialistes.
• Capacité à accompagner la montée en compétence de ses collègues, pédagogie.

Environnement de travail :

• Équipe pluridisciplinaire IA & Data Science.
• Environnement technique en forte évolution.
• Démarche agile et collaborative.
• Projets à fort impact métier et institutionnel.

iMSA valorise la diversité des profils de ses collaborateurs et favorise l'équité en matière d'emploi. En tant qu'entreprise handi-accueillante, tous nos postes vacants sont ouverts à toute personne en situation de handicap., Python Esprit d'analyse

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