Senior ai Engineer - Llmops - Banque de Financement H/F

Anderson Rh
Paris, France
3 days ago
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Role details

Contract type
Contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
8 years minimum
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Artificial Intelligence C++ (Programming Language) Continuous Integration Linux Python (Programming Language) OpenShift Performance Tuning Rapid Prototyping Process Retrieval-Augmented Generation Large Language Models Prompt Engineering
+11 more
Generative AI Backend Git Fastapi Kubernetes Bitbucket Machine Learning Operations Restful APIs Docker Jenkins Microservices

Job description

Accompagner la conception, le développement et l’industrialisation d’un environnement IA évolutif : modèles LLM, indexation des données, orchestration d’agents IA et déploiement en environnement d’entreprise.

  • Travailler en collaboration étroite avec le responsable technique de l’équipe.
  • Participer à la conception et à la mise en place d’un socle technique IA modulaire, évolutif et industrialisable, permettant l’intégration de différents modèles, services et agents IA.

Outils & Environnement

  • Agent IA
  • FastAPI
  • IA générative
  • Large Language Model (LLM)
  • Linux

Requirements

Bonne maîtrise des modèles LLM, de leur intégration et de leur exploitationPrompt engineering, fine-tuning et optimisation des modèlesGestion du contexte, des tokens et des performancesGénération et exploitation des embeddings ; architectures RAGBases de données vectorielles ; chunking, recherche hybride et rerankingArchitectures multi-agents, communication entre agents, Tool Calling et protocole MCPDocker, Kubernetes, idéalement OpenShift ; CI/CD (Jenkins, Git, Bitbucket)Monitoring, observabilité, optimisation CPU/GPU ; microservices et API RESTTrès bonne maîtrise de Python ; services backend et API (FastAPI ou équivalent)Bonne connaissance des environnements Linux ; intégration de solutions IA dans des systèmes existantsConnaissances en C/C++ appréciéesIndexation de code source et de documentation technique (appréciée)Architectures distribuées (appréciées)Optimisation des performances et des coûts d’inférence LLM (appréciée)Sécurité, confidentialité et contrôle d’accès aux données IA (appréciée)Développement de solutions IA en environnement on-premise (apprécié)Connaissance de l’environnement Front Office d’une banque de marché (un plus)Autonomie, esprit d’initiative, aisance dans un environnement technique complexeApproche pragmatique : prototypage rapide, industrialisation et qualitéCollaboration étroite avec un responsable techniqueIngénieur expérimenté en AI Engineering, IA générative ou LLMOpsExpérience concrète de conception et de mise en production de solutions IAFormation d’ingénieur ou master en informatique, data science ou IA, 1. Bonne maîtrise des modèles LLM, de leur intégration et de leur exploitation

  1. Prompt engineering, fine-tuning et optimisation des modèles
  2. Gestion du contexte, des tokens et des performances
  3. Génération et exploitation des embeddings ; architectures RAG
  4. Bases de données vectorielles ; chunking, recherche hybride et reranking
  5. Architectures multi-agents, communication entre agents, Tool Calling et protocole MCP
  6. Docker, Kubernetes, idéalement OpenShift ; CI/CD (Jenkins, Git, Bitbucket)
  7. Monitoring, observabilité, optimisation CPU/GPU ; microservices et API REST
  8. Très bonne maîtrise de Python ; services backend et API (FastAPI ou équivalent)
  9. Bonne connaissance des environnements Linux ; intégration de solutions IA dans des systèmes existants
  10. Connaissances en C/C++ appréciées
  11. Indexation de code source et de documentation technique (appréciée)
  12. Architectures distribuées (appréciées)
  13. Optimisation des performances et des coûts d’inférence LLM (appréciée)
  14. Sécurité, confidentialité et contrôle d’accès aux données IA (appréciée)
  15. Développement de solutions IA en environnement on-premise (apprécié)
  16. Connaissance de l’environnement Front Office d’une banque de marché (un plus)
  17. Autonomie, esprit d’initiative, aisance dans un environnement technique complexe
  18. Approche pragmatique : prototypage rapide, industrialisation et qualité
  19. Collaboration étroite avec un responsable technique
  20. Ingénieur expérimenté en AI Engineering, IA générative ou LLMOps
  21. Expérience concrète de conception et de mise en production de solutions IA
  22. Formation d’ingénieur ou master en informatique, data science ou IA

EUR

Intelligence artificielle API Contrôle des accès Esprit d’initiative Linux Git Jenkins Kubernetes Optimisation des performances Python Autonomie C++ API REST Monitoring Docker

Benefits & conditions

Lieu de la mission : Paris

  • Démarrage : janvier 2027
  • Mission de longue durée : 36 mois
  • 2 jours de télétravail
  • Séniorité requise : 8 à 10 ans d’expérience minimum
  • Secteur : Banque de financement et d’investissement
  • Équipe IA Front Office

About the company

Dans le cadre de sa stratégie IA, un grand acteur du secteur bancaire de financement et d’investissement développe des solutions d’intelligence artificielle au sein d’une nouvelle équipe IA dédiée au Front Office.

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