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# Ingénieur Intelligence Artificielle (H/F)

- **Company:** Stand CGI
- **Location:** Bordeaux, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Data Analysis, Application Lifecycle Management, Cloud Computing, Information Systems, Information Engineering, Machine Learning, Open Source Technology, Software Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Generative AI, Search Engines, Machine Learning Operations, GPT
- **Published:** September 1, 2026
- **Apply:** https://talentsdici.fr/offre/i_da3422fd1f863bc9487fc78279349055

## About the Role

Experience: 3 An(s)

Compétences: Optimiser les performances des systèmes d'IA,Documenter les processus et les architectures d'IA,Développer des modèles prédictifs pour l'analyse de données

## Description

Dans le cadre de l'accélération des usages de l'Intelligence Artificielle et de l'IA Générative, nous recherchons un(e) AI Engineer chargé(e) de concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA à forte valeur ajoutée.
Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des applications IA, depuis l'identification des cas d'usage jusqu'à leur mise en production, en collaboration avec les équipes métiers, Data Science, Data Engineering, Architecture, Cloud et Sécurité.

Vos responsabilités seront les suivantes:

-Conception de solutions IA
-Concevoir l'architecture technique des solutions d'intelligence artificielle.
-Traduire les besoins métiers en solutions exploitant l'IA et les LLM.
-Réaliser des preuves de concept (PoC) et des MVP.
-Développement d'applications IA intégrant des modèles de Machine Learning et d'IA Générative.
-Développer des API et services d'IA réutilisables.
-Intégrer les modèles dans le système d'information de l'entreprise.
-Mettre en œuvre des solutions basées sur GPT, Claude, Gemini, Mistral ou modèles open-source.
-Concevoir des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation).
-Construire des bases de connaissances et moteurs de recherche sémantique.
-Évaluer les performances, la pertinence et la sécurité des réponses générées.
-Travailler avec les équipes MLOps pour industrialiser les modèles.
-Appliquer les standards de sécurité et de confidentialité des données.
-Contribuer à la gouvernance des modèles IA.
-Intégrer les bonnes pratiques d'IA responsable, explicable et éthique.
-Accompagner les métiers dans l'adoption de l'IA.


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