Medior AI Engineer

Challenge |

• Exploiter les services d'IA en production : surveiller la disponibilité, la latence et les erreurs, gérer les incidents et les demandes de service, analyser les causes profondes, puis corriger ou escalader ;
• Maintenir la qualité des réponses sous contrôle : exécuter et maintenir des jeux d'évaluation de référence (golden sets) avec les responsables métiers du contenu, suivre la qualité des réponses, le taux de non-réponse et les retours des utilisateurs, et détecter et analyser les régressions de qualité ;
• Exploiter les pipelines d'ingestion : actualisation incrémentale, documents en échec, état des index et intégration de nouvelles sources de contenu ou de nouveaux domaines métiers au sein des connecteurs existants ;
• Exploiter les intégrations des agents : surveiller les appels aux outils et aux systèmes métiers, gérer les échecs et les dépassements de délai, et examiner les journaux d'actions et les exceptions des agents qui agissent au nom des utilisateurs ;
• Gérer les changements de manière sécurisée : mises à niveau et retraits de versions de modèles, modifications des prompts et des configurations, mises à jour des dépendances et de sécurité, chaque changement étant validé à l'aide des jeux d'évaluation avant sa mise en production ;
• Suivre les coûts d'exploitation : consommation de tokens et coût par service, alertes en cas de dérive et propositions d'optimisation ;
• Maintenir les artefacts Terraform, Helm et Azure DevOps, et assurer la cohérence des environnements DEV, TST, ACC et PROD ;
• Respecter les règles de protection des données de chaque service : conservation des traces, effacement et restrictions d'accès ;
• Maintenir les procédures d'exploitation (runbooks) et la documentation, et rendre régulièrement compte de l'état des services aux responsables des services et au Centre d'Excellence IA ;
• Réaliser de petites améliorations et corrections ; les changements structurels et les nouvelles fonctionnalités restent sous la responsabilité de l'équipe Build.

Casting |

• Azure DevOps - 2 à 5 ans d'expérience
• Azure Kubernetes Service – AKS - 2 à 5 ans d'expérience
• Azure OpenAI Service - 2 à 5 ans d'expérience
• LangChain - 2 à 5 ans d'expérience
• LLM / Grands modèles de langage - 2 à 5 ans d'expérience
• Python - 2 à 5 ans d'expérience
• RAG (Génération augmentée par récupération) - 2 à 5 ans d'expérience
• Terraform - 2 à 5 ans d'expérience
• Bases de données vectorielles - 2 à 5 ans d'expérience

• Néerlandais ou français : Langue maternelle ou maîtrise bilingue
• Anglais : Maîtrise professionnelle complète