IA Engineer H/F
À propos de nous Nous sommes le premier industriel de la donnée en Europe. Notre métier est de créer, manager et exploiter le patrimoine data de nos clients. Nous avons la conviction que chaque entreprise peut adopter une démarche innovante de gestion de la donnée et créer des cas d'usage disruptifs en réduisant l'impact écologique et en diminuant la dette technique. Nous comptons plus de 900 collaborateurs en mission chez nos clients grands comptes dans tout secteur d'activité. Mission Vous intégrerez le pôle IA de JEMS, leader européen de la Data, pour accompagner nos clients dans leurs projets de transformation et d'innovation par l'Intelligence Artificielle. Nos équipes développent et industrialisent des solutions d'IA générative et de systèmes agentiques (LLM, RAG, copilotes internes, orchestrateurs multi-agents), avec un ancrage fort dans des environnements Cloud et Data Platforms modernes. Dans ce rôle, vous interviendrez de bout en bout, de l'identification des cas d'usage à l'industrialisation. Vous aurez la charge de :
- Mener des ateliers de cadrage IA avec les parties prenantes métiers et IT
- Identifier et formaliser des cas d'usage concrets (gains, contraintes, faisabilité)
- Concevoir et développer des services backend en Python intégrés à des architectures microservices
- Déployer et piloter des MVP IA (LLM, RAG, systèmes agentiques, orchestrateurs, copilotes)
- Intégrer et optimiser des pipelines de données pour l'IA générative
- Industrialiser des solutions IA : passage à l'échelle, robustesse, monitoring et performance en production
- Accompagner les clients dans la gouvernance IA (sécurité, RGPD, éthique, budget, cloud souverain)
- Contribuer à la construction d'une offre IA différenciante au sein de JEMS, reconnue pour son innovation et sa R&D
- Langages & Frameworks : Python, Langchain, LlamaIndex, FastAPI, Flask
- IA & GenAI : OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, modèles open source (LLaMA, Mistral...), RAG, embeddings, vector stores (Chroma, PgVector, FAISS)
- Cloud & DevOps : Azure (fortement), AWS, GCP – Docker, CI/CD, Git, MLOps / LLMOps
- API REST, bases SQL/PostgreSQL/MongoDB, Git, et environnements Cloud (Azure, GCP, AWS)
- Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, Vector DB
- Outils complémentaires : Power Platform, Microsoft Copilot, Power Automate, Notebooks, Databricks
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