Imsa Imsa l'Informatique de la Msa & de ses Partenaires Ingénieur IA Senior 93 H/F - iMSA

Ingénieur IA senior F/H (93)

BobignyCDICadre

Poste

Ce poste peut-être basé sur notre site de Montauban (82) ou d'Avelin (59) ou de Bobigny (93).

Contexte :

Dans le cadre de la mise en place et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle, iMSA a constitué une équipe dédiée à l'Intelligence Artificielle et à la Data Science au sein de la Direction des Services Partagés (DSP).

Cette équipe a pour mission de :

- Concevoir, développer et déployer des systèmes d'IA au service des métiers
- Construire et maintenir des socles techniques, frameworks et briques mutualisées afin d'accélérer et sécuriser les usages de l'IA dans l'institution
- Accompagner la transformation des pratiques et l'industrialisation des solutions d'IA dans un cadre maîtrisé (performance, sécurité, éthique, conformité réglementaire).

Cette équipe évolue dans un contexte d'agilité à l'échelle au sein d'un train SAFe.

Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) IA expérimenté(e), capable de concevoir et d'industrialiser des systèmes d'IA avancés (ML, IA générative, architectures LLM), avec une forte expertise en ingénierie des systèmes intelligents.

Missions principales :

Au sein de l'équipe IA & Data Science, vous aurez pour missions principales :

Conception et développement de solutions d'IA

- Concevoir des solutions de systèmes d'IA (services, APIs, pipelines de traitement), avec ou sans recours à des modèles de machine learning selon les cas d'usage.
- Mettre en oeuvre des solutions intégrant des modèles de machine learning, deep learning et LLM (open source ou propriétaires), y compris des architectures hybrides combinant règles, ML et IA générative.
- Définir et implémenter des stratégies avancées de context engineering (gestion dynamique du contexte, embeddings, bases vectorielles, optimisation RAG, gestion de la mémoire).
- Concevoir et optimiser des approches structurées de prompt engineering (prompts robustes et testables, templates versionnés, évaluation et amélioration continue des performances).
- Participer à la conception, l'entraînement, le fine-tuning et l'évaluation de modèles ML/DL lorsque nécessaire.
- Mettre en place des métriques d'évaluation (qualité, robustesse, biais, dérives).
- Accompagner les développeurs dans leur progression et le développement de leurs compétences.

Industrialisation et déploiement

- Intégrer les solutions d'IA dans des environnements applicatifs existants.
- Appliquer et valoriser les standards, socles d'exploitation, procédures et outils de déploiement, indispensables à la mise en production.
- Contribuer à l'automatisation et à la fiabilisation des chaînes de déploiement et d'exploitation.
- Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la sécurité des systèmes développés.
- Participer à la mise en place de pratiques MLOps / LLMOps (versionning, tests, supervision des modèles).

Développement de socles et frameworks IA

- Contribuer à la conception et au développement de socles techniques IA mutualisés (frameworks, librairies internes, composants réutilisables).
- Participer à la définition de standards de développement IA (bonnes pratiques, patterns, outillage).
- Faciliter l'appropriation de ces socles par les équipes projets et métiers.

Collaboration et accompagnement

- Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, architectes, équipes data, sécurité et métiers dans le cadre des process de l'institution.
- Contribuer à la diffusion de la culture IA et data au sein de l'institution.
- Assurer une veille technologique sur les évolutions des technologies IA.

Profil

Formation et expérience

- Formation supérieure en informatique ou équivalent.
- Expérience significative (5+ ans) en ingénierie logicielle dont plusieurs années en IA/ML.
- Expérience concrète en déploiement de systèmes IA en production.
- Expérience sur des projets IA générative ou LLM fortement appréciée.

Compétences techniques

- Excellente maîtrise du développement logiciel (Python), architectures APIs / microservices et environnements cloud conteneurisés (Docker, Kubernetes).
- Conception et déploiement de systèmes d'IA en production (ML, deep learning, IA générative).
- Maîtrise des frameworks ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) et des techniques d'évaluation de modèles.
- Expérience avancée des LLM : embeddings, bases vectorielles, architectures RAG, fine-tuning.
- Solide pratique du context engineering (gestion dynamique du contexte, mémoire, structuration des connaissances).
- Expertise en prompt engineering (design, robustesse, versionning, évaluation et optimisation).
- Mise en oeuvre de pipelines MLOps / LLMOps (CI/CD, monitoring, gestion des dérives, observabilité).
- Industrialisation, performance et optimisation des coûts d'inférence.
- Sensibilité forte aux enjeux de sécurité (prompt injection, protection des données) et de conformité réglementaire.
- Connaissance des standards, socles d'exploitation, procédures et outils de déploiement iMSA serait un plus.

Compétences organisationnelles et personnelles

- Capacité d'analyse et de conception.
- Rigueur, autonomie et sens du résultat.
- Esprit d'équipe et capacité à travailler en transverse.
- Curiosité technologique et capacité d'adaptation.
- Aptitude à vulgariser et expliquer des concepts techniques à des interlocuteurs non spécialistes.
- Capacité à accompagner la montée en compétence de ses collègues, pédagogie.

Environnement de travail :

- Équipe pluridisciplinaire IA & Data Science.
- Environnement technique en forte évolution.
- Démarche agile et collaborative.
- Projets à fort impact métier et institutionnel.

iMSA valorise la diversité des profils de ses collaborateurs et favorise l'équité en matière d'emploi. En tant qu'entreprise handi-accueillante, tous nos postes vacants sont ouverts à toute personne en situation de handicap.

• Esprit d'analyse