LCA Engineer (H/F)
Profession:
Analyste des télécommunications
Vos futures missions : En tant que AI Engineer chez Ippon, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA, de la conception à la mise en production. Vos missions seront les suivantes : - Concevoir et développer des solutions d'IA générative basées sur des LLM : RAG (bases de données vectorielles), agents, orchestration multi-agents. - Intégrer ces solutions d'IA dans les systèmes de nos clients. - Construire des plateformes IA permettant aux équipes Data Science de nos clients d'expérimenter, entraîner et déployer leurs modèles. - Industrialiser et opérer les systèmes IA en production : pipelines MLOps/LLMOps (CI/CD, IaC, versioning modèles et prompts), déploiement cloud (AWS, Azure, GCP, Scaleway), monitoring et observabilité (qualité, dérive, hallucinations, latence). - Appliquer les bonnes pratiques Responsible AI (conformité RGPD, AI Act) et les pratiques d'optimisation des coûts d'inférence (FinOps IA). - Intégrer les outils d'IA dans les pratiques de développement (assistants de code, génération de tests, agents, skills) en gardant un regard critique sur leurs sorties. Vous collaborerez avec des équipes mutlidisciplinaires : Data Science, Data Engineering, Cloud & DevOps, Software Engineering, Produit et métier. Notre environnement technique : - Développement : Python, FastAPI - Cloud public : AWS, Azure, GCP - Services IA managés : Bedrock, AgentCore, SageMaker, Vertex AI - Ops : Terraform, GitlabCI, Docker - Frameworks IA : LangChain, LangGraph, LlamaIndex - Frameworks d'évaluation : DeepEval, Ragas, - Bonne pratiques de qualité logicielle : tests, clean code, design patterns, sécurité applicative
non renseigné
Notre Practice Data & IA regroupe 84 expert-e-s réparti-e-s sur 8 agences en France, qui accompagnent des clients de tous secteurs et de toutes tailles, dans la valorisation de leurs données, de l'ingestion jusqu'à la visualisation. Le cœur de notre activité repose sur le Data Engineering : conception de plateformes de données, pipelines batch et streaming, Data Lakes et Data Warehouses. Nous nous appuyons sur un écosystème technique solide : Scala, Python, SQL, Spark, Kafka, dbt, Snowfla...