Senior ai Engineer

Notre client est un Groupe français à dimension internationale. Contexte de transformation importante et de grandes ambitions Particulièrement dans le domaine DATA & IA. Dans ce contexte, Palantir Foundry et AIP constituent des plateformes stratégiques permettant de connecter les données du Groupe, d'accélérer le développement de produits intelligents et de mettre à disposition des métiers des assistants et agents IA à forte valeur ajoutée. Pour accompagner cette ambition, nous recherchons un(e) Senior AI Engineer expérimenté(e) sur Palantir Foundry & AIP, capable d'intervenir à la fois sur la conception des solutions, leur développement et leur industrialisation. Le rôle du Senior AI Engineer / TECH LEAD Palantir consiste à transformer les besoins métiers en solutions Data & IA robustes, industrialisées et génératrices de valeur. 1. Développement et industrialisation sur Palantir Foundry
- Concevoir et développer des produits Data & IA sur Foundry
- Développer et maintenir les pipelines de traitement de données
- Structurer et maintenir les modèles de données métier
- Participer à la conception des ontologies métier
- Mettre en oeuvre les bonnes pratiques de développement et d'industrialisation
- Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des solutions 2. Déploiement de solutions IA générative et AIP
- Concevoir et développer des assistants / agents IA et solutions basées sur AIP
- Mettre en oeuvre des workflows s'appuyant sur des modèles de langage (LLM)
- Développer des applications agentiques répondant à des cas d'usage métiers concrets
- Assurer l'intégration des capacités IA dans les processus opérationnels
- Contribuer à l'évaluation des modèles et à l'amélioration continue des performances 3. Delivery et accompagnement des projets
- Participer aux phases de cadrage fonctionnelle & technique
- Traduire les besoins métiers en solutions techniques
- Estimer les charges et contribuer à la planification
- Participer aux ateliers métiers et démonstrations
- Mener des analyses ponctuelles sur les données via des algorithmes prédictifs (data science)
- Mener les actions de monitoring et amélioration de la qualité des algorithmes (back testing)
- Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes (utilisateurs, run, etc.) 4. Architecture et qualité
- Contribuer aux choix d'architecture Data & IA
- Participer à la définition des standards techniques
- Veiller au respect des exigences de sécurité et de conformité
- Définir et respecter les exigences de performance, de frugalité et de souveraineté des modèles
- Participer aux revues techniques et aux contrôles qualité
- Identifier les opportunités de réutilisation et d'accélération 5. Innovation et amélioration continue
- Assurer une veille active sur les évolutions Palantir, IA générative et systèmes agents
- Identifier de nouveaux usages à forte valeur
- Contribuer à l'évolution de l'AI Factory
- Participer à l'acculturation IA des équipes
- Mener des actions de veille autour des tendances technologiques relatives à l'intelligence artificielle RÉSULTATS ATTENDUS Delivery :
- Cas d'usage IA mis en production de manière robuste, sécurisée et optimisée
- Réduction du délai entre idéation et mise en production
- Amélioration continue de la qualité des livrables Plateforme :
- Adoption renforcée de Foundry et AIP
- Réutilisation accrue des composants développés
- Standardisation des pratiques de développement Valeur métier :
- Déploiement de solutions générant un impact opérationnel mesurable
- Augmentation de l'utilisation des produits IA par les métiers
- Contribution directe à la création de valeur des initiatives Data & IA COMPÉTENCES REQUISES Compétences Palantir :
- Expérience significative sur Palantir Foundry (impératif)
- Maîtrise des pipelines Foundry
- Expérience de l'Ontology
- Expérience du développement d'applications sur Foundry
- Connaissance opérationnelle d'AIP
- Participation à des déploiements en environnement de production
- Connaissance des applications Marketplace Compétences Data & IA :
- Solides bases en ingénierie logicielle
- Expérience des architectures Data modernes
- Maîtrise de Python, SQL, API et MCP
- Expérience des modèles de langage (LLM) et de l'IA générative
- Compréhension des problématiques MLOps et industrialisation IA
- Maîtrise des technologies UX/UI telles que React (un plus)
- Connaissance des modèles Machine Learning (ML), Deep Learning (souhaitable)
- Bonne connaissance de l'analyse de réseau et de l'analyse des séries temporelles
- Bonne connaissance des techniques de segmentation/clustering, clustering géographique
- Bonne connaissance du text mining et de l'analyse de données non structurées (NLP/NLU, computer vision, voice