Ingénieur·e Appliqué·e en Intelligence Artificielle H/F - Direction Interministérielle du Numérique (DINUM)

Le département Intelligence artificielle dans l'État (IAE) pilote la stratégie de l'État en matière d'intelligence artificielle au service de l'action publique. Au sein du département IAE, le pôle Produits IA construit et opère des produits numériques à l'intérieur et autour du Socle Interministériel d'Intelligence Artificielle Générative, plateforme mutualisée d'IA générative utilisée par
l'ensemble des ministères.Face à l'adoption croissante de l'IA dans l'administration publique, la DINUM renforce ses capacités de développement et d'opération pour offrir aux ministères une plateforme d'intelligence artificielle puissante, fiable, et des produits IA transverses à fort impact.

Mission principale
Développer le socle technique d'intelligence artificielle de l'État (Albert API et services associés)
et concevoir des solutions IA pour les ministères, de l'implémentation des fonctionnalités jusqu'au déploiement en production chez les utilisateurs finaux.

Activités principales

1. Développement du backend et des services IA
- Développer les APIs et services backend du socle IA (FastAPI, Django, pydanticAI)
- Implémenter des fonctionnalités d'IA générative : RAG as-a-service, orchestration de LLM,
agents IA
- Développer des abstractions et outils facilitant l'intégration de l'IA par les ministères
- Contribuer aux projets open source comme OpenGateLLM
- Assurer la qualité du code : tests, revues de code, documentation

2. Conception et déploiement de solutions pour les ministères

- Comprendre les besoins des ministères et concevoir des solutions IA adaptées utilisant le socle
- Développer des applications et POCs sur-mesure (interfaces, agents, workflows IA)
- Cadrer techniquement l'intégration dans les SI ministériels existants
- Accompagner les équipes ministérielles dans le déploiement et la mise en production
- Documenter les architectures et créer des guides d'intégration réutilisables- Assurer le lien entre les besoins terrain et l'évolution du socle

3. Production, sécurité et monitoring
- Participer au déploiement des solutions en production avec l'équipe DevOps
- Contribuer à la sécurisation des APIs et au respect des contraintes réglementaires
- Mettre en place du monitoring pour les solutions déployées
- Diagnostiquer et résoudre les problèmes techniques avec l'équipe
4. Expérimentation et veille technologique
- Expérimenter avec les nouveaux modèles et frameworks IA
- Se tenir au courant des évolutions et partager avec l'équipe
- Prototyper de nouvelles fonctionnalités
- Contribuer à l'écosystème open source

Profil recherché
- Formation d'ingénieur en informatique, data science, ou équivalent universitaire (Bac +5 minimum).
- Expérience (3 ans minimum) de développement logiciel dans un environnement d'intelligence artificielle et/ou de machine learning

Savoirs

- Solide compréhension des principes de l'intelligence artificielle et du machine learning (LLM, RAG, fine-tuning, inférence, vectorisation)
-Excellente connaissance des architectures logicielles et des bonnes pratiques de développement backend
- Maîtrise des infrastructures cloud et on-premise : virtualisation, conteneurisation (Docker,
Kubernetes), orchestration
- Culture MLOps : CI/CD pour le ML, monitoring de modèles, gestion du cycle de vie
- Bonus : Connaissance des enjeux de sécurité informatique et des bonnes pratiques DevSec-
Ops
- Bonus : Connaissance des processus d'homologation et de conformité réglementaire dans le secteur public

Savoir-faire

- Solide maîtrise de Python et du développement d'APIs (ex: FastAPI, Django)
- Maitrise des pratiques de code orienté objet et de paradigmes d'architecture (ex. clean code)
- Pratique des frameworks d'IA générative (ex: pydanticAI, LangChain, LlamaIndex, MCP)
- Compétences en prototypage rapide et POC
- Capacité à concevoir des architectures d'intégration
- Expérience avec bases de données et bases vectorielles
- Aisance avec Git et CI/CD
- Capacité à vulgariser des concepts techniques
- Bonus : Kubernetes, frameworks d'inférence (vLLM, Ollama)

Savoir-être
- Forte autonomie et capacité à prendre des initiatives dans un environnement dynamique
- Pragmatisme et orientation résultats : vous cherchez à construire des solutions robustes qui fonctionnent en production
- Esprit d'équipe et capacité à collaborer avec des profils variés (développeurs, data scientists, responsables produit, sécurité)
- Polyvalence et appétence pour travailler sur l'ensemble de la stack technique (backend,infrastructure, ML)
- Rigueur et sens de la qualité dans les livrables (code, infrastructure, documentation)
- Curiosité intellectuelle et veille active sur les évolutions technologiques
- Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes pour des interlocuteurs non-techniques
- Sensde l'intérêt général et engagement envers le service public