IFIP - DTNUM Pôle données Machine Learning Engineer

La direction générale des finances publiques est une direction à réseau implantée sur l'ensemble du territoire, au travers des directions régionales et départementales des finances publiques, et de ses directions nationales et spécialisées, qui compte 95 000 agents.

Dotés d’un patrimoine applicatif de 700 applications, les services informatiques et numériques des Finances publiques, qui emploient 4700 agents, se situent au coeur de la stratégie numérique de l’État et de la vie des collectivités locales, des entreprises et des citoyens.

Riches en métiers (ingénieur, architecte, data scientist, développeur, intégrateur, expert sécurité, exploitant, assistant-utilisateur...), en technologies (Big data, Cloud...) et en méthodes de travail (Agile-DevOps, cycle V …), nous nous engageons au quotidien pour réaliser des projets d’envergure nationale et innovants, au bénéfice de tous les utilisateurs : usagers, partenaires, agents.

Notre credo ? Placer l’utilisateur au cœur de nos démarches : ergonomie, accessibilité, qualité de fonctionnement et améliorations proposées.

Nos valeurs ? Des valeurs citoyennes et de service public, déontologiques et sociales (formation professionnelle, promotion interne, qualité de vie au travail...).

Créée le 1er janvier 2021, la délégation à la transformation numérique (DTNUm) est une structure récente, rattachée au Directeur général de la DGFiP, dont l’objectif est de porter les piliers de la transformation numérique que sont la valorisation des données, la diffusion d’une culture numérique et le développement de l’expérience utilisateur. Ainsi, la DTNum s’organise en trois grands pôles, chacun dédiés à l’un des aspects de transformation :

• le pôle données, qui porte la gouvernance et la stratégie de la donnée ainsi que le projet de lac de données qui s’en veut l’outil principal ;

• le pôle culture numérique, dont l’ambition est d’insuffler l’esprit de transformation au coeur de la DGFiP, à la fois pour les projets grâce à l’agile et au DevOps, mais aussi par l’innovation, et en mettant le numérique aux services ressources humaines ;

• le pôle expérience utilisateur, qui qui a pour mission de garantir des applications, internes comme externes, plus accessibles, construites en associant les utilisateurs, de proposer de nouvelles applications remplaçant les plus obsolètes et réutilisant les briques transverses du SI, et de poursuivre et encourager l’enrichissement de l’environnement numérique notamment avec les assistants digitaux ou encore la plateforme collaborative Novae.

La DGFiP met en place une plateforme à l’échelle pour ses cas d’usages d’intelligence artificielle, notamment générative, dans le but de :
• Favoriser, centraliser & standardiser l’accès à ces technologies pour tous les agents de la DGFiP
• Faciliter les traitements de données nécessitant des modèles de machine learning, notamment des LLM
• Servir les applications & cas d’usages IA de la DGFiP

Nous recherchons un ingénieur expérimenté en machine learning pour rejoindre notre équipe IA. Cette personne travaillera en collaboration avec notre équipe produit et sera responsable d'une partie des développement applicatif autour de système de RAG et de consommation de grands modèles de langages. Elle collaborera quotidiennement avec les data scientists et développeurs de l’équipe. Le candidat idéal possède une solide expérience technique dans l’utilisation d’infrastructure IA/ML et une bonne compréhension des défis d’industrialisation d'applications associés aux modèles IA, notamment les LLM.

Missions et activités du Machine Learning Engineer :
• Développer des pipelines RAG et le backend de nos applications GenAI
• Déployer des LLM dans un environnement d’exploration pour les Data Scientists
• Collaborer étroitement dans une équipe pluridisciplinaire avec des data scientists et machine learning engineer pour optimiser les performances des modèles
• Assurer une intégration fluide des LLM dans diverses applications & services de la DGFiP
• Mettre en œuvre des pratiques MLOps pour garantir la reproductibilité, la scalabilité et la maintenance des modèles
• Participer activement à la recherche et à l’implémentation de solutions innovantes basés sur les LLM

Compétences et connaissances :
• Compétences avancées en programmation (Python)
• Expérience significative dans le déploiement et le suivi de modèles ML (MLflow, Kubernetes/Kubeflow, Docker)
• Expérience avec les technologies de développement et de déploiement de pipelines utilisant des LLM Langchain, Ray, vllm)
• Expérience dans l’optimisation de l’utilisation des GPU est un plus (cuda)

Savoir être et qualités humaines appréciées :
• Excellentes compétences de communication et de travail d’équipe
• Forte capacité à résoudre des problèmes complexes et à travailler de manière autonome
• Forte capacité d’initiative et de proposition
• Le service au citoyen et l’ambition de transformer l’action publique sont des sources de motivation

Au sein de la DGFIP, l’emploi est calibré « Inspecteur des finances publiques ».

Pour les candidats fonctionnaires, il conviendra de détenir un grade équivalent à attaché // grade ad hoc équivalent. Selon le corps d'origine détenu, le recrutement pourra s'effectuer dans le cadre d'un détachement à équivalence de grade avec celui détenu dans l'administration d'origine et à l'échelon comportant un indice égal ou immédiatement supérieur à celui détenu précédemment, d'une affectation ou d'une PNA.

Pour les candidats non fonctionnaires, le recrutement sera établi dans le cadre de l’article L332-2-2° du CGFP d’un CDD de 3 ans régi par l’article 4-2 de la loi n° 84-16 du 11 janvier 1984 modifiée. La rémunération proposée sera déterminée en fonction notamment du niveau de diplôme et de l'expérience professionnelle du candidat.