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# Alternance - IA Engineer F/H

- **Company:** MasORange
- **Location:** Cesson-Sévigné, France
- **Experience:** Internship
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** JavaScript (Programming Language), Application Programming Interfaces (APIs), Continuous Integration, Python (Programming Language), Management of Software Versions, Large Language Models, Prompt Engineering, Generative AI, Machine Learning Operations
- **Published:** July 9, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=4169acd6916d6fab

## About the Role

Python / JavaScript, APIs

 * IA générative (LLM), RAG, embeddings, prompt engineering, function calling/outils
 * Data engineering (ETL)
 * Bases en évaluation (métriques, tests), LLMOps (monitoring, CI/CD), Rigueur et sens de la qualité
 * Esprit d'analyse (diagnostic des erreurs, amélioration itérative)
 * Communication (traduire les besoins métiers en solutions techniques)
 * Travail en équipe (collaboration produit, métier, sécurité, dév)

## Description

Vous allez travailler sur des sujets pour accompagner nos projets actuels et futurs sur l'usage de l'IA dans le cadre des développements, spécifications et tests.
Missions:
L'alternant sera à même de participer aux éléments suivants des projets :

Conception technique:

 * Participer et comprendre le cadrage des cas d'usage IA (faisabilité, objectifs, contraintes).
 * Réfléchir avec nos architectes aux architectures adaptées (LLM, RAG, classification, modèles prédictifs, pipelines de données, etc.).

Développement & intégration:

 * Participer aux développements des composants IA (prototypes puis industrialisation).
 * Intégrer les solutions dans l'écosystème applicatif (APIs, services, orchestration, front/back).
 * Mettre en place des pipelines de données (collecte, nettoyage, transformation).

Évaluation & tests:

 * Définir des méthodes d'évaluation (métriques, jeux de tests, golden set).
 * Réaliser des tests de robustesse et gérer les régressions lors des mises à jour.

Mise en production & LLMOps:

 * Déployer, monitorer et améliorer les modèles (latence, coût, drift, logs, supervision).
 * Mettre en place des processus de versioning (modèles, prompts, datasets, config).


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