AI Engineer (LLM / RAG) F/H

Groupe Harvest · FinTech · Banque & Paiement · Paris, Île-de-France, France

Paris, Île-de-France, FranceIngénierie3 juin 2026Lu sur Taleez
CDISur siteSenior

Fraîcheur de l'offre

Plus de deux moisVérifiée chez l'éditeur il y a 4 h

En ligne depuis plus de deux mois sans être retirée : poste difficile à pourvoir, ou annonce laissée ouverte par habitude.

  • En ligne depuis 105 j

Relevé toutes les six heures sur le site de l'éditeur. L'âge compte depuis la date de publication d'origine, même après une republication.

Ce que dit l'annonce

Concevoir et industrialiser des systèmes LLM/RAG production-grade au cœur des produits Harvest, garantissant qualité, sécurité et conformité.

  • 5+ ans d'expérience
  • Français requis
  • Contributeur individuel

Lu dans le texte de l'annonce par un modèle de langage le 14 septembre 2026 — indicatif, vérifiez sur l'annonce d'origine.

Description

Vous rejoignez l’équipe Data / IA / Engineering, rattachée au Chief AI Officer, pour concevoir, implémenter et industrialiser des fonctionnalités d’IA générative (LLM / RAG) au cœur des produits Harvest (CRM patrimonial, outils de conseil, etc.).

Votre mission : transformer l’IA en valeur produit concrète (automatisation, recherche pertinente, meilleure UX) en garantissant qualité, sécurité et conformité en production.

Vos missions

  • Concevoir et délivrer des systèmes LLM “production‑grade” : pipelines RAG complets (ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, stockage, retrieval, génération).

  • Mettre en place des stratégies de retrieval robustes : hybrid search (lexical + vectoriel), filtrage par métadonnées, reranking, approches multi‑stage pour optimiser recall / precision.

  • Réduire les hallucinations et fiabiliser les réponses (grounding, citations internes, guardrails, politiques d’abstention).

  • Construire un framework d’évaluation (tests, métriques de factualité et de couverture, benchmarks continus) et un monitoring LLMOps (latence, coûts, qualité, dérive, feedback utilisateur, traçage des prompts).

  • Industrialiser les pratiques : versioning des prompts/chaînes, A/B testing, rollouts / rollbacks, définition de SLOs.

  • Intégrer sécurité et compliance by design : contrôle d’accès, multi‑tenancy, gestion du PII, auditabilité, OIDC/OAuth2 (ex. Keycloak).

  • Travailler en étroite collaboration avec Product, Engineering, experts métier pour transformer des besoins en fonctionnalités mesurables et documenter les bonnes pratiques (RAG, prompting, LLMOps).

  • 5 ans d’expérience en ML / ML Engineering / IA appliquée, avec des réalisations LLM / RAG en production.

  • Excellentes bases de software engineering : APIs, tests, performance, design modulaire, revue de code.

  • Maîtrise des architectures RAG production‑grade et des agents LLM (orchestration, routing, mémoire, modes dégradés).

  • Solide culture LLMOps : évaluation continue, monitoring, A/B testing, rollouts/rollbacks.

  • Stack : Python, SQL, JavaScript, FastAPI, PostgreSQL, Airflow, Qdrant (ou équivalent), Docker, Kubernetes, GitLab CI, ArgoCD, Grafana, OpenTelemetry.

  • À l’aise dans des environnements complexes et réglementés, autonome, structuré·e.

  • Bonus : expérience multi‑agents (router + tools + evaluator), finance / conformité.

Côté soft skills, nous recherchons une personne :

  • Curieuse, qui voit un monde d’opportunités dans l’IA.

  • Battante, capable de pousser les sujets dans un cadre en construction.

  • Avec un vrai sens de l’ownership, de la décision et de la pédagogie auprès des métiers.

Stack repérée

En bref

Publiée le 3 juin 2026 · vue pour la première fois le 9 septembre 2026

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