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Informations supplémentaires

Rejoindre VWIS, vous permettra notamment de bénéficier :

• 2 à 3 jours de télétravail par semaine
• Carte Navigo prise en charge à 100%
• Comité d’entreprise
• Cantine d’entreprise
• Salle de sport
• Participation de l’employeur à la location de vélo

Labéllisé Numérique Responsable, VWIS s’engage au quotidien avec ses équipes à réduire son empreinte environnementale liée aux usages du numérique afin de mieux répondre aux enjeux de notre transformation digitale.

En tant qu'entreprise inclusive, Veolia s’engage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination.

Companydescription

Description de l'entreprise

Veolia Water Information Systems, filiale à 100% du Groupe Veolia, est le centre de service informatique de Veolia France, activité Eau, en charge du développement du système d'information et de l'infogérance des applications informatiques pour les métiers de l'Eau.

Jobdescription

Description du poste

L’AI Engineer assume deux missions majeures :

➜ Concevoir et industrialiser les solutions IA : Transformer les besoins métiers en modèles et applications robustes, de l’expérimentation à la mise en production.

➜ Garantir la fiabilité du patrimoine des actifs IA : Assurer la qualité des données, la performance, la sécurité et la maintenabilité des solutions. Pour y parvenir, il/elle :

• Industrialise les agents IA en concevant des solutions fiables, sécurisées et scalables, de l’expérimentation au déploiement en production.

• Exploite et enrichit la stack agentique Veolia (VSG) afin d’intégrer les agents au sein des processus existants.

• Développe et met en production des modèles de ML en garantissant la qualité des données, la performance, la robustesse et le suivi des modèles.

• Garantit la conformité et la traçabilité en documentant les données, modèles et usages, conformément aux exigences de l’AI Act.

Ses principales missions seront :

Concevoir les solutions IA

• Comprendre les besoins des équipes métiers et contribuer à la conception de solutions IA en évaluant leur faisabilité, leur pertinence et la valeur qu’elles peuvent apporter.

• Participer aux choix d’architecture et de technologies, en déterminant s’il est préférable de s’appuyer sur des services cloud (GCP, AWS, etc.), des composants internes ou de développer une solution sur mesure.

• Adopter une approche pragmatique et orientée résultats, en réalisant rapidement des prototypes pour tester les idées et valider leur valeur avant de les industrialiser.

Développer et industrialiser les modèles et agents

• Développer et évaluer des modèles de machine learning, des solutions d’IA générative et des agents intelligents, en concevant les composants nécessaires à leur fonctionnement : prompts, workflows, outils, intégrations et bases de connaissances.

• Automatiser les tests, le versioning et les déploiements en s’appuyant sur les outils existants, afin de transformer rapidement les prototypes en solutions robustes, maintenables et scalables, prêtes pour la production.

• Assurer le suivi et le run des solutions déployées, en supervisant la qualité des réponses, la latence, la disponibilité, les coûts et les dérives, tout en gérant les incidents, les évolutions et l’amélioration continue.

Assurer une veille technique et contribuer à l’innovation

• Rester à l’affût des évolutions dans les domaines du machine learning, des LLM, des agents IA, des frameworks, des architectures et des pratiques MLOps/LLMOps, afin d’identifier les approches les plus pertinentes pour l’organisation.

• Tester et évaluer les nouvelles technologies à travers des prototypes et des benchmarks, en prenant en compte leur intérêt concret, leurs performances, leurs coûts, leur facilité d’intégration et les risques associés.

• Repérer les opportunités d’innovation et proposer des améliorations concrètes pour faire évoluer les produits, les processus et la stack IA existante.

• Partager les connaissances et les retours d’expérience avec les équipes, en contribuant à la documentation, à la définition de standards techniques et à la diffusion des bonnes pratiques.

Garantir la fiabilité, la sécurité et la gouvernance

• Garantir la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données, des modèles et des agents IA, en documentant leurs usages, leurs risques, leurs évaluations et les décisions prises tout au long de leur cycle de vie.

• Sécuriser les solutions IA en protégeant les accès, les données, les outils et les actions exécutées par les agents, tout en veillant au respect de l’AI Act, du RGPD, des politiques de sécurité et des règles internes.

• Contribuer à la gestion et à la valorisation du patrimoine IA de l’organisation, en participant à sa structuration, à son suivi et à son amélioration continue.

Qualifications

Compétences clés :

• Conception & Industrialisation IA : Capacité à traduire des besoins métiers en architectures performantes, puis à développer et déployer des modèles et agents IA robustes et scalables en production.

• Exploitation & Gouvernance : Maîtrise de la supervision en production, de l'amélioration continue ainsi que du respect de la conformité, de la traçabilité et de la sécurité des actifs IA (AI Act, RGPD).

• Innovation : Veille technologique active pour intégrer les dernières avancées du Machine Learning et des LLM.

Qualités recherchées :

• Rigueur & Esprit critique : Conception de solutions fiables, documentées et questionnement constructif des choix techniques.

• Autonomie & Adaptabilité : Prise en charge des projets de A à Z avec agilité face aux évolutions technologiques.

Esprit d'équipe & Conviction : Aptitude à coopérer efficacement avec les équipes métiers/tech tout en sachant argumenter et défendre ses choix d'architecture.