En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des solutions IA Générative sur la plateforme Dataiku.
- Entreprise: Grand groupe bancaire à la pointe de l'innovation technologique.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement collaboratif avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le futur de l'IA dans le secteur bancaire.
- Qualifications: Diplôme Bac+5 en Data Science et 5 à 10 ans d'expérience en IA.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Contexte : Dans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku.
Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles.
Missions :
- Analyse et cadrage des cas d'usage IA
- Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG
- Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier
- Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA
- Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique
Développement de solutions RAG :
- Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku
- Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles
- Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire
- Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride
- Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM
- Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA
Gestion des bases vectorielles et recherche documentaire :
- Concevoir et maintenir les index vectoriels
- Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings
- Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles
- Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles
- Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval
Industrialisation et MLOps :
- Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring
- Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions
- Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production
- Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines
Évaluation et optimisation des modèles :
- Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG
- Mesurer la qualité des réponses générées
- Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval
- Identifier les sources d'hallucination ou de dérive
- Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche
Accompagnement des métiers :
- Présenter les résultats et prototypes aux métiers
- Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA
- Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction
- Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe
Compétences techniques :
- IA Générative & LLM : Maîtrise des concepts d'IA Générative, expérience des architectures RAG, bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents), prompt engineering avancé, évaluation et optimisation de solutions d'IA générative
- Dataiku : Expérience significative sur Dataiku, développement de workflows de préparation et traitement de données, utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku, industrialisation et automatisation des pipelines
- Bases vectorielles : Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector, maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking, développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD
- Data Engineering : Gestion de pipelines de données, préparation et transformation de données, structuration de connaissances, qualité et gouvernance de données
Connaissances recherchées :
- Knowledge Management
- Recherche documentaire
- Data Governance
- Sécurité des données
- Protection des données sensibles
- Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform)
- Principes MLOps et LLMOps
Soft Skills :
- Forte capacité d'analyse
- Esprit d'innovation
- Orientation résultats
- Autonomie
- Rigueur scientifique
- Capacité à vulgariser des concepts complexes
- Excellent relationnel
- Travail en équipe multidisciplinaire
- Curiosité et veille technologique
Environnement technique :
- IA & Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector)
- Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams
Livrables attendus :
- Études de faisabilité des cas d'usage IA
- Architectures fonctionnelles et techniques RAG
- Workflows Dataiku industrialisés
- Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire
- Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés
- Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles
- Documentation technique
- Guides utilisateurs et supports d'adoption
- Tableaux de bord de monitoring des performances RAG
Profil candidat :
- Diplôme Bac+5 en Data Science, Intelligence Artificielle ou Informatique
- 5 à 10 ans d'expérience dans les domaines Data Science, Machine Learning ou IA
- Au moins 2 ans d'expérience sur des sujets IA Générative ou RAG
- Expérience significative dans le développement de solutions de recherche documentaire, assistants IA, moteurs de connaissances ou Copilots d'entreprise
- Expérience Dataiku avec certification fortement souhaitée
- Expérience dans le secteur bancaire ou dans un environnement fortement réglementé constitue un plus
Ingénieur IA / Data Scientist IA Générative employeur : VISIAN
Rejoindre notre société de conseil, c'est intégrer un environnement dynamique où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous offrons des opportunités de développement professionnel continu, permettant à nos employés de grandir et d'évoluer dans leur carrière tout en travaillant sur des projets significatifs pour le secteur bancaire. Située dans un cadre stimulant, notre entreprise valorise la diversité des idées et favorise un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, rendant chaque journée de travail enrichissante et motivante.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Ingénieur IA / Data Scientist IA Générative
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de VISIAN
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez VISIAN. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Ingénieur IA / Data Scientist IA Générative
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez VISIAN, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à VISIAN que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez VISIAN. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez VISIAN
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de VISIAN et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
