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# Ingénieur IA / Generative AI Engineer - F/H

- **Company:** ABD Partners
- **Location:** Toulouse, France (Remote available)
- **Experience:** Starter
- **Salary:** €38,000.0 - €48,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, DevOps, Python (Programming Language), Software Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Generative AI, Machine Learning Operations
- **Published:** October 23, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=bfb1dd522b7dd55c

## About the Role

* MLOps / DevOps, déploiement et exploitation de solutions IA.
 * Python, bonne maîtrise appréciée.
 * IA générative : LLM, RAG et agents IA, avec expérience pratique.
 * Bases de données vectorielles, expérience appréciée.
 * IA agentique et automatisation avancée, atouts différenciants.

Les frameworks et outils précis ne sont pas imposés à ce stade., Vous justifiez d'au moins 1 à 2 ans d'expérience, alternance incluse, et avez déjà contribué à des projets concrets d'IA générative, idéalement en développant des services ou applications exploitables. Vous comprenez les enjeux de passage du prototype à la production et êtes à l'aise avec le développement logiciel et les problématiques MLOps.

Une expérience des architectures RAG, des systèmes multi-agents ou des bases vectorielles sera particulièrement appréciée. Nous nous intéressons aux profils pragmatiques, capables d'automatiser et de fiabiliser des processus.

## Description

Vous interviendrez à l'interface entre développement Python, IA générative, MLOps et automatisation, avec une attention particulière à la mise en œuvre de solutions réellement exploitables.

Vos responsabilités

 * Concevoir, développer et intégrer des fonctionnalités reposant sur les LLM et l'IA générative.
 * Mettre en place ou améliorer des chaînes RAG (recherche documentaire et génération augmentée).
 * Concevoir des intégrations et des workflows autour des agents IA.
 * Contribuer au déploiement, à la supervision et à l'industrialisation des solutions (MLOps / DevOps).
 * Développer des composants et outils d'automatisation en Python.
 * Évaluer la qualité, la robustesse, la sécurité et la maintenabilité des solutions.
 * Collaborer avec les équipes logicielles et infrastructure pour intégrer les applications IA aux systèmes existants.