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AI Engineer / GenAI – Supply Chain H/F

hace 2 días

Toulouse

À propos de MPDATA MPDATA accompagne ses clients dans la conception et la mise en œuvre de solutions data, IA et digitales à forte valeur ajoutée. Dans le cadre du renforcement de nos équipes, nous recherchons un(e) AI Engineer / GenAI capable d’intervenir sur des problématiques concrètes d’IA appliquées à la Supply Chain et à l’efficacité opérationnelle. Vous rejoindrez un environnement industriel exigeant, au sein d’une équipe déjà constituée et évoluant dans un contexte multi-fournisseurs et agile. Votre mission Vous interviendrez sur un programme d’amélioration de l’efficacité opérationnelle de la Supply Chain, destiné à accompagner un important contexte de montée en cadence industrielle. Votre rôle sera de concevoir, développer et industrialiser des solutions d’IA en vous appuyant sur les technologies disponibles dans l’écosystème du client, notamment Palantir Foundry / AIP et Google Cloud Platform (GCP). Au-delà de l’expertise technique, nous recherchons un profil capable de faire le lien entre les besoins métier et des solutions IA réellement industrialisables. Principales responsabilités • Recueillir et challenger les besoins exprimés par les équipes métier., • Identifier les opportunités d’utilisation de l’IA et proposer des solutions pragmatiques et industrialisables., • Concevoir et développer des modules d’IA et de GenAI., • Construire et industrialiser des pipelines RAG et des workflows agentiques., • Développer des assistants conversationnels et des solutions de génération automatisée de synthèses métier., • Mettre en œuvre des solutions d’analyse de causes racines, de détection d’anomalies et d’analyse de séries temporelles., • Développer des moteurs de recommandation d’actions avec scoring et estimation du niveau de confiance., • Exploiter des données structurées et des documents comme sources d’information pour les modèles., • Participer aux choix d’architecture en tenant compte des contraintes de performance, de maintenabilité et de coûts., • Optimiser l'utilisation des LLM : architecture, choix des modèles, sobriété des prompts et maîtrise de la consommation de tokens., • Collaborer quotidiennement avec les équipes métier, data, IT et les différents partenaires du programme. Cas d’usage envisagés Les travaux pourront notamment porter sur : Assistant conversationnel IA • Interrogation en langage naturel de données et connaissances métier., • Génération automatique de synthèses et comptes rendus., • Assistance à la prise de décision. Analyse prédictive et détection d'anomalies • Identification de comportements atypiques., • Analyse de séries temporelles., • Recherche et analyse des causes racines. Recommandation • Identification des actions pertinentes., • Scoring des recommandations., • Mise en évidence du niveau de confiance associé aux résultats. GenAI / Agentic AI • Mise en place de pipelines RAG., • Conception de workflows agentiques., • Exploitation de documents comme sources d'information., • Développement avec les outils d'IA disponibles dans les environnements Palantir et GCP. Environnement technique Must-have • Python, • Expérience en Machine Learning avec Scikit-Learn et/ou PyTorch / TensorFlow, • Prompt Engineering, • Conception d'architectures RAG, • SQL, • PySpark, • Data engineering, • Expérience avec Palantir Foundry, • Expérience avec Palantir AIP / Agent Studio, • Expérience avec GCP Vertex AI, • Connaissance de Gemini Une expérience particulièrement appréciée • Connaissance d'un environnement aéronautique ou d'un grand groupe industriel., • Expérience de projets Supply Chain., • Expérience de déploiement de solutions GenAI en production. Le profil recherché Nous recherchons un profil polyvalent, à l'aise aussi bien sur les sujets techniques que dans les échanges avec les métiers. Vous êtes capable de : • Comprendre rapidement un problème métier et le traduire en problématique data / IA., • Challenger une demande lorsque la solution envisagée n'est pas pertinente ou industrialisable., • Proposer des alternatives pragmatiques en fonction des contraintes techniques et budgétaires., • Arbitrer entre développement spécifique et utilisation de solutions LLM existantes., • Prendre en compte les enjeux de coûts liés à la consommation des modèles et des tokens., • Travailler efficacement dans une équipe agile déjà en place. Langues • Français courant, • Anglais courant

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