Ingénieur(e) Solutions IA Confirmé(e) H/FBOUYGUES CONSTRUCTION
Critères de l'offre
Métiers :
- Ingénieur d'État en Intelligence Artificielle et Data Science (H/F)
Expérience min :
- 3 à 10 ans
Diplômes :
- Diplôme de grande école d'ingénieur
- + 1 diplôme
Lieux :
- Guyancourt (78)
Conditions :
- CDI
- Salaire non précisé
- Temps Plein
L'entreprise : BOUYGUES CONSTRUCTION
Bouygues Construction conçoit, réalise et exploite des projets dans les secteurs du bâtiment, des travaux publics, des énergies et des services. Leader de la construction durable, le groupe fait de l'innovation partagée sa première valeur ajoutée et place la santé et la sécurité comme des priorités absolues. Il s'est engagé à baisser de 30% ses émissions de gaz à effet de serre d'ici 2030 et propose à ses clients une large gamme de solutions bas carbone.
Description du poste
Spécialisé dans le génie civil et les ouvrages d'art, Bouygues Travaux Publics est l'un des leaders mondiaux dans les domaines de l'aménagement du territoire et de la construction d'infrastructures durables. Nous sommes engagés en faveur de la diversité et ouverts à tous les talents.
Nous recherchons un(e) Ingénieur Solutions IA Confirmé(e) pour rejoindre l'équipe IA au sein de la Transformation Digitale de Bouygues Travaux Publics. À l'interface entre les besoins opérationnels des métiers et les capacités technologiques de l'IA, vous aurez la charge de cadrer, développer et déployer des solutions IA répondant aux besoins métiers. La mission principale sera de contribuer à l'exploration et la mise en production de solutions agentiques - où des agents IA autonomes orchestrent outils, données et actions métier pour générer une valeur opérationnelle mesurable et durable mais également de contribuer à l'avancement des sujets de datascience au bénéfice de la R&D et de la transformation digitale de l'entreprise.
► Architecture & développement de solutions IA
- Concevoir l'architecture technique des solutions IA de bout en bout (choix des briques, intégrations, flux de données)
- Sélectionner et intégrer les solutions IA 'sur étagère' les plus adaptées : LLMs, RAG, Speech-to-Text, vision, APIs spécialisées
- Développer et industrialiser les solutions du prototype à la mise en production avec exigences de qualité et scalabilité
- Définir et faire respecter les standards de développement IA au sein de l'équipe
► IA Agentique
- Identifier et qualifier les cas d'usage où des agents IA autonomes apportent une valeur métier significative
- Concevoir et implémenter des architectures multi-agents : orchestration, délégation, mémoire, outils externes
- Frameworks : Maîtriser les frameworks agentiques : LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel - patterns MCP/A2A
- Cadrer le niveau d'autonomie des agents, les règles métier, les mécanismes Human-in-the-Loop
- Garantir traçabilité, auditabilité et gouvernance des agents déployés en production
- Accompagner le passage de l'expérimentation à l'industrialisation dans un cadre de sécurité maîtrisé
► Data Science
- Contribuer à la modélisation et à l'expérimentation de modèles ML/IA avec les Data Scientists
- Assurer le feature engineering et la qualification des données pour les solutions IA développées
- Piloter la qualité des pipelines de données (Databricks, Spark, SQL, bases vectorielles) alimentant les solutions
- Évaluer la performance et la robustesse des modèles intégrés dans les systèmes agentiques
► Interface métier & cadrage des besoins
- Recueillir et analyser les besoins métier ; les traduire en spécifications techniques et feuilles de route IA
- Animer ou co-animer des ateliers de cadrage et de co-construction avec les métiers et les Coachs IA
- Accompagner les métiers dans la prise en main et l'adoption des solutions déployées
- Communiquer sur les solutions livrées : REX utilisateurs, démonstrations, documentation fonctionnelle
► Gouvernance, veille & montée en compétence collective
- Veiller au respect des exigences de sécurité, conformité (RGPD, IA Act) et d'éthique IA
- Assurer une veille technologique active sur l'IA générative, l'agentique et les LLMs ; partager les insights
- Contribuer à la montée en compétence des profils juniors de l'équipe
Votre profil :
► Compétences techniques
- Langages & librairies : Python avancé (pandas, scikit-learn, Pydantic, async)
- Frameworks agentiques : LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel
- LLMs & APIs IA : Azure OpenAI, Mistral, Gemini, Anthropic, Llama, Phi (open-source)
- Patterns IA : RAG, multi-agents, Human-in-the-Loop, tool use, memory management
- Intégration & DevOps : REST APIs, microservices, Docker, CI/CD
- Data & MLOps : Databricks, Spark, SQL, bases vectorielles (Chroma, Qdrant, Azure AI Search)
- Cloud : Azure, AWS - services IA managés
- Low-code/no-code : Copilot Studio, Make, n8n - jugement sur le bon niveau d'outillage selon le cas d'usage
► Compétences comportementales
- Leadership technique et goût pour le partage de connaissances
- Excellente capacité à comprendre et parler le langage des métiers
- Autonomie, proactivité et sens des responsabilités
- Capacité à naviguer dans la complexité et à prioriser
- Pédagogie et capacité à vulgariser auprès de publics non techniques
- Fort esprit de collaboration et de transparence
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Expérience
- De formation Bac+5 en informatique, data science, IA ou école d'ingénieur avec spécialisation data/IA, vous avez 3 à 6 ans d'expérience dans le développement de solutions IA ou data en contexte professionnel
- Expérience avérée de déploiement de solutions IA en production (RAG, agents, LLMs applicatifs)
- Expérience sur des architectures agentiques fortement appréciée (même en phase d'expérimentation)
- Expérience de travail en interface directe avec des équipes métier appréciée
