A propos Moonside (formerly Binit NS) Moonside est un cabinet de conseil en Tech & Ops qui accompagne les entreprises européennes dans leurs transformations de bout en bout, tant sur le plan technologique qu’opérationnel. Avec plus de 140 experts au sein de notre Capability Center à Tunis ainsi que des équipes de consulting en France et aux Pays-Bas, nous opérons comme une seule équipe intégrée.

Dans le cadre de l’accélération de nos activités en Intelligence Artificielle, nous recrutons un(e) Développeur IA spécialisé(e) LLM & RAG pour rejoindre notre équipe Innovation. Vous contri buerez à la conception et au déploiement de solutions IA avancées à fort impact métier.

Missions

1. Développement LLM & RAG

• Concevoir et développer des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) end-to end

• Intégrer et exploiter des modèles LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA, Gemini…)

• Implémenter des systèmes de vector search et embeddings

• Optimiser les performances des modèles via prompt engineering et techniques d’évaluation

• Développer des agents IA et workflows multi-agents (LangGraph, AutoGen, CrewAI…)

2. Data Engineering & MLOps

• Construire des pipelines de données pour entraînement et inférence

• Mettre en place le suivi des expériences ML (MLflow, Weights & Biases…)

• Déployer les solutions IA via Docker et API (FastAPI / Flask)

• Participer à la mise en production et au monitoring des modèles

3. Recherche & Innovation

• Assurer une veille active sur les LLM, RAG et architectures IA modernes

• Tester et intégrer de nouveaux frameworks et modèles open-source

• Documenter les solutions et partager les bonnes pratiques

Profil recherché

• Bac+5 en informatique, data science, IA ou équivalent

• Spécialisation ML / NLP fortement appréciée

• 3 à 5 ans d’expérience en développement Python orienté IA / ML

• Expérience concrète sur des projets LLM ou NLP avancé

• Maîtrise de la conception de pipelines RAG end-to-end

Compétences techniques

1. Core IA

• Python (avancé)

• LangChain / LlamaIndex

• LLM APIs (OpenAI, Mistral…)

• RAG pipelines

• Embeddings & Vector databases

• Prompt engineering

2. Frameworks & outils

• LangGraph / AutoGen / CrewAI (apprécié) 

• Hugging Face Transformers

• ChromaDB / Weaviate / Pinecone / Qdrant / pgvector

• MLflow / Weights & Biases

3. Engineering

• FastAPI / Flask

• Docker / Docker Compose

• Git / CI-CD (GitHub Actions, GitLab CI)

• SQL (PostgreSQL) & NoSQL

• Cloud (Azure OpenAI / AWS Bedrock / GCP Vertex AI – apprécié)

Compétences et qualités

• Forte curiosité pour l’IA et la recherche appliquée

• Rigueur dans l’évaluation et l’optimisation des modèles

• Autonomie et esprit d’initiative

• Bonne communication et travail en équipe

• Anglais technique (lecture de documentation et papers)

• Capacité à vulgariser des concepts complexes