Alternance - Ia Engineer (h/f)

L’ambition d’Orange Business est de devenir l’intégrateur Européen réseau et numérique de référence, en nous appuyant sur nos forces autour des solutions de connectivité nouvelle génération, du cloud et de la cybersécurité.
Nos 30 000 femmes et hommes présents dans 65 pays, dont chaque voix compte, sont tous animés par la même détermination et le même esprit d’équipe, pour construire les solutions digitales d’aujourd’hui et de demain et créer un impact positif pour nos clients, pour leurs salariés et pour la planète.
Nous offrons des opportunités passionnantes grâce à des projets innovants dans la data et le digital, le cloud, l’IA, la cybersécurité, l’IoT, ou encore le digital workspace et le big data.

Contexte

Vous allez travailler sur des sujets pour accompagner nos projets actuels et futurs sur l'usage de l'IA dans le cadre des développements, spécifications et tests.

Missions

L'alternant sera à même de participer aux éléments suivants des projets :

Conception Technique

• Participer et comprendre le cadrage des cas d’usage IA (faisabilité, objectifs, contraintes).

• Réfléchir avec nos architectes aux architectures adaptées (LLM, RAG, classification, modèles prédictifs, pipelines de données, etc.).
  
  

Développement & Intégration

• Participer aux développements des composants IA (prototypes puis industrialisation).

• Intégrer les solutions dans l’écosystème applicatif (APIs, services, orchestration, front/back).

• Mettre en place des pipelines de données (collecte, nettoyage, transformation).
  
  

Évaluation & Tests

• Définir des méthodes d’évaluation (métriques, jeux de tests, golden set).

• Réaliser des tests de robustesse et gérer les régressions lors des mises à jour.
  
  

Mise En Production & LLMOps

• Déployer, monitorer et améliorer les modèles (latence, coût, drift, logs, supervision).

• Mettre en place des processus de versioning (modèles, prompts, datasets, config).
  
  

Votre profil

Profil

Compétences Techniques (idéales)

• Python / JavaScript, APIs

• IA générative (LLM), RAG, embeddings, prompt engineering, function calling/outils

• Data engineering (ETL)

• Bases en évaluation (métriques, tests), LLMOps (monitoring, CI/CD)
  
  

Compétences Comportementales

• Rigueur et sens de la qualité

• Esprit d’analyse (diagnostic des erreurs, amélioration itérative)

• Communication (traduire les besoins métiers en solutions techniques)

• Travail en équipe (collaboration produit, métier, sécurité, dév)