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# Engineer - IA Générative H/F

- **Company:** Groupagora
- **Location:** Nantes, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Python (Programming Language), Machine Learning, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Generative AI, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** October 8, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84098048.html

## About the Role

Vous avez au moins 3 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning, ML Engineering ou développement Python.Vous avez déjà réalisé et idéalement mis en production un projet utilisant des LLM ou du RAG.Vous maîtrisez Python et avez travaillé sur plusieurs des technologies suivantes :LLM - RAG - APIs - bases vectorielles - Docker - Kubernetes - MLflowUne expérience dans un environnement soumis à des contraintes de sécurité, confidentialité ou conformité est appréciée.Nous recherchons un profil confirmé, capable de prendre en charge techniquement un projet IA de sa conception à sa mise en production., Vous avez au moins 3 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning, ML Engineering ou développement Python.

Vous avez déjà réalisé et idéalement mis en production un projet utilisant des LLM ou du RAG.

Vous maîtrisez Python et avez travaillé sur plusieurs des technologies suivantes :

LLM - RAG - APIs - bases vectorielles - Docker - Kubernetes - MLflow

Une expérience dans un environnement soumis à des contraintes de sécurité, confidentialité ou conformité est appréciée.

Nous recherchons un profil confirmé, capable de prendre en charge techniquement un projet IA de sa conception à sa mise en production.

EUR

Machine learning
Intelligence artificielle
API
Kubernetes
Python
Docker

## Description

Concevoir et développer des solutions basées sur les LLM.

 - Mettre en place des architectures RAG.
 - Intégrer les modèles de langage aux applications existantes.
 - Développer les composants nécessaires en Python.
 - Mettre en place les mécanismes d'évaluation des modèles et des réponses.
 - Déployer et maintenir les solutions en production.
 - Suivre les performances et les coûts d'utilisation des modèles.
 - Mettre en place les contrôles nécessaires sur les données et les réponses générées.
 - Travailler avec les équipes IT, Data et Métiers.
 - Participer à la mise en production et aux évolutions des différents cas d'usage.