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# Ingénieur en IA Générative - Genai Engineer H/F

- **Company:** Extia
- **Location:** Lille, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Open Source Technology, Tensorflow, Pinecone, QLoRA, Qdrant, Google Cloud, Haystack, Pytorch, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, DSPy (Programming Framework), Large Language Models, Prompt Engineering, Llamaindex, Generative AI, Pandas, Pgvector, HuggingFace, Milvus, Machine Learning Operations, Api Design, Docker, ChromaDB
- **Published:** October 24, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84752375.html

## About the Role

Maîtrise du développement Python et de son écosystème Data/AI (PyTorch, TensorFlow, Pandas, etc.).

Expérience avérée avec les LLM (OpenAI API, Anthropic, Mistral, Hugging Face, Llama).

Maîtrise des architectures RAG et des bases de données vectorielles (Pinecone, ChromaDB, Qdrant, Milvus, pgvector).

Frameworks GenAI : Utilisation de LangChain, LlamaIndex, Haystack ou DSPy.

Méthodes : Fine-tuning (LoRA/QLoRA), Quantization, Prompt Engineering avancé.

Pratiques MLOps / DevOps : Docker, CI/CD, cloud provider (AWS, GCP ou Azure).

#LI-DOP

**Curiosité et autonomie** : Capacité à apprendre et s'adapter très rapidement dans un domaine qui évolue chaque semaine.

**Sens du produit et pragmatisme** : Capacité à transformer une avancée technologique en valeur métier concrète.

**Communication** : Capacité à vulgariser des sujets complexes pour des profils non-techniques., Python
Autonomie
TensorFlow
Docker

## Description

Vous concevez, développez et déployez des solutions avancées basées sur les derniers modèles d'IA générative (LLM, modèles multimodaux, etc.).

 - Conception & Développement : Créer et optimiser des architectures applicatives tirant parti des LLM (architecture RAG, agents autonomes, fine-tuning).

 - Intégration & MLOps/LLMOps : Déployer, surveiller et maintenir les modèles en production avec des contraintes de latence, de coût et de scalabilité.

 - Prompt Engineering & Évaluation : Concevoir des stratégies d'évaluation rigoureuses pour mesurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des réponses générées (anti-hallucination, garde-fous/guardrails).

 - Industrialisation : Mettre en place les pipelines de données et sécuriser la confidentialité des données traitées.

 - Veille & Innovation : Suivre les évolutions rapides de l'écosystème GenAI (open source, frameworks, API) et proposer des PoC pertinents pour le produit.