Artificial Intelligence Engineer - Python / CI/CD / SQL / AI

NTT DATA is op zoek naar een Artificiële Intelligentie Engineer voor een klant in de publieke sector, gevestigd in Brussel. Deze functie wordt uitgevoerd in een hybride werkmodel.

Rol
De AI Engineer is verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en integreren van AI-functionaliteit binnen de organisatie. Hij/zij vertaalt use cases naar bruikbare en veilige AI-oplossingen die in productie kunnen functioneren en aansluiten op bestaande systemen, databronnen en workflows.

De AI Engineer focust op de technische realisatie van AI-use cases binnen een afgesproken architectuur en in samenwerking met relevante teams. De AI Engineer bepaalt dus niet de organisatiebrede AI-roadmap, maar zorgt wel voor een sterke implementatie van concrete oplossingen.

De kandidaat beschikt over een grondige beheersing van Python voor de ontwikkeling van AI-services, retrieval-pijplijnen en backend-integraties, en over een solide operationele kennis van C#/.NET om API-contracten te ontwerpen richting de (voornamelijk .NET-gebaseerde) applicaties en om vlot samen te werken met de integratie- en development teams. Naast het puur technische wordt een sterke evaluatie- en iteratiediscipline verwacht: het systematisch meten van kwaliteit, betrouwbaarheid en veiligheid van AI-uitvoer (grounding, hallucinaties, bias, consistentie).

Belangrijkste verantwoordelijkheden

AI-use cases implementeren

• Vertalen van functionele noden naar concrete AI-oplossingen die bruikbaar zijn in applicaties en processen.

• Bouwen van AI-functionaliteit voor use cases zoals intelligente assistentie, documentverwerking, samenvatting, informatie-extractie, classificatie of kennisontsluiting.

• Implementeren van oplossingen op basis van generative AI, LLM's, retrieval/grounding en relevante AI-services, waarbij waar mogelijk de voorkeur wordt gegeven aan open-source modellen en frameworks (Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, enz.)

• Rekening houden met betrouwbaarheid, foutafhandeling, veiligheid en gebruikservaring.

Integratie met systemen en processen

• Ontwerpen en implementeren van integraties tussen AI-componenten en interne applicaties, API's, databronnen en documentstromen.

• Zorgen voor een robuuste integratie in bestaande workflows en backend-processen.

• Werken met toegangsbeheer, auditing, input/output-validatie en andere noodzakelijke beheersmaatregelen.

• Bijdragen aan veilige en onderhoudbare implementaties in samenwerking met development- en securityteams.

Evaluatie en kwaliteitsborging

• Opzetten en onderhouden van evaluaties voor AI-oplossingen, met aandacht voor relevantie, nauwkeurigheid, consistentie, grounding en veiligheid.

• Uitwerken van testscenario's, regressietesten en reviewflows voor AI-functionaliteit.

• Verbeteren van prompts, retrieval-logica, output-structuren en interactiepatronen op basis van evaluatieresultaten.

• Mee bewaken dat AI-oplossingen voldoende voorspelbaar, controleerbaar en bruikbaar zijn voor eindgebruikers.

Productionisering en monitoring

• Vertalen van POC's en experimenten naar productieklare AI-services.

• Opzetten van deployment-aanpak, versiebeheer en operationele opvolging voor AI-componenten.

• Voorzien van monitoring en observability voor AI-oplossingen, inclusief logging, traces, latency, foutpercentages en gebruik, inferentiekosten (tokens).

• Signaleren en verbeteren van problemen rond performantie, betrouwbaarheid, kosten en kwaliteit in productie.

Samenwerking en kennisdeling

• Afstemmen met developers, architecten, product owners, security en business stakeholders over implementatie, integratie en kwaliteit.

• Bijdragen aan goede praktijken rond AI-engineering, evaluatie en veilige ingebruikname van AI-oplossingen.

• Documenteren van implementaties, beperkingen en operationele aandachtspunten.

• Kennis delen met teams rond het verantwoord en effectief inzetten van AI-functionaliteit.

Gedragsmatig

• Resultaatgericht en pragmatisch: in staat om AI-oplossingen om te zetten naar bruikbare en betrouwbare productiefunctionaliteit.

• Sterk analytisch en systematisch denkvermogen, met oog voor trade-offs, risico's en haalbaarheid.

• Ownership nemen over technische realisaties binnen toegewezen use cases of componenten.

• Bewustzijn van kwesties op het gebied van naleving, ethiek en governance van AI-systemen, met name gezien de specifieke risico's van LLM's (hallucinaties, vooringenomenheid, datalekken).

• Communicatief sterk: kan technische keuzes helder toelichten aan technische en niet-technische stakeholders.

• Samenwerkingsgericht en vlot inzetbaar in multidisciplinaire context.

• Proactief in het voorstellen van verbeteringen op vlak van kwaliteit, betrouwbaarheid en herbruikbaarheid.

• Leergierig en in staat om nieuwe AI-technieken snel te vertalen naar concrete toepassing.

Talenkennis

• Frans- of Nederlandstalig

• 2de landstaal begrijpen

Werkregime

hybride, met name wekelijks 2 dagen op kantoor en 3 dagen telewerken

NTT DATA est actuellement à la recherche d'un Ingénieur Intelligence Artificielle pour un client dans le secteur public qui se trouve à Bruxelles. Ce rôle sera effectué dans un modèle de travail hybride.

Rôle

L'AI Engineer est responsable de la conception, du développement et de l'intégration de fonctionnalités d'IA au sein de l´organisation. Il/elle traduit les cas d'usage en solutions d'IA exploitables et sécurisées, capables de fonctionner en production et de s'intégrer aux systèmes, sources de données et workflows existants.

L'AI Engineer se concentre sur la réalisation technique des cas d'usage IA dans une architecture définie et en collaboration avec les équipes concernées. Il/elle ne définit pas la roadmap IA globale de l'organisation, mais assure une implémentation solide des solutions concrètes.

Le/la candidat(e) possède une maîtrise approfondie de Python pour le développement de services d'IA, de pipelines de retrieval et d'intégrations backend, ainsi qu'une solide connaissance opérationnelle de C#/.NET afin de concevoir des contrats API à destination des applications (principalement basées sur .NET) de l´organisation et de collaborer efficacement avec les équipes d'intégration et de développement.

Au-delà des compétences techniques, une forte discipline d'évaluation et d'itération est attendue : mesure systématique de la qualité, de la fiabilité et de la sécurité des résultats IA (grounding, hallucinations, biais, cohérence).

Responsabilités principales

Implémentation de cas d'usage IA

• Traduire les besoins fonctionnels en solutions d'IA concrètes, exploitables dans les applications et processus.
• Développer des fonctionnalités IA pour des cas d'usage tels que l'assistance intelligente, le traitement de documents, le résumé, l'extraction d'informations, la classification ou la valorisation des connaissances.
• Mettre en œuvre des solutions basées sur l'IA générative, les LLM, le retrieval/grounding et des services IA pertinents, en privilégiant lorsque possible les modèles et frameworks open source (Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, etc.).
• Tenir compte de la fiabilité, de la gestion des erreurs, de la sécurité et de l'expérience utilisateur.

Intégration avec les systèmes et processus

• Concevoir et implémenter des intégrations entre les composants IA et les applications internes, API, sources de données et flux documentaires.
• Assurer une intégration robuste dans les workflows et processus backend existants.
• Travailler avec la gestion des accès, l'audit, la validation des entrées/sorties et autres mesures de contrôle nécessaires.
• Contribuer à des implémentations sécurisées et maintenables en collaboration avec les équipes de développement et de sécurité.

Évaluation et assurance qualité

• Mettre en place et maintenir des évaluations des solutions IA, avec une attention particulière à la pertinence, la précision, la cohérence, le grounding et la sécurité.
• Élaborer des scénarios de test, des tests de régression et des workflows de revue pour les fonctionnalités IA.
• Améliorer les prompts, la logique de retrieval, les structures de sortie et les schémas d'interaction sur base des résultats d'évaluation.
• Veiller à ce que les solutions IA soient suffisamment prévisibles, contrôlables et utilisables pour les utilisateurs finaux.

Mise en production et monitoring

• Transformer des POC et expérimentations en services IA prêts pour la production.
• Mettre en place des approches de déploiement, la gestion des versions et le suivi opérationnel des composants IA.
• Assurer le monitoring et l'observabilité des solutions IA (logging, traces, latence, taux d'erreur, utilisation, coûts d'inférence/tokens).
• Identifier et améliorer les problèmes liés à la performance, la fiabilité, les coûts et la qualité en production.

Collaboration et partage de connaissances

• Collaborer avec les développeurs, architectes, product owners, équipes sécurité et parties prenantes métiers sur l'implémentation, l'intégration et la qualité.
• Contribuer aux bonnes pratiques en matière d'AI engineering, d'évaluation et de mise en service sécurisée des solutions IA.
• Documenter les implémentations, limitations et points d'attention opérationnels.
• Partager les connaissances avec les équipes sur l'usage responsable et efficace des fonctionnalités IA.

Compétences comportementales

• Orienté résultats et pragmatique : capable de transformer des solutions IA en fonctionnalités de production fiables et exploitables.
• Forte capacité analytique et pensée systémique, avec attention aux compromis, risques et faisabilité.
• Prise de responsabilité sur les réalisations techniques des cas d'usage ou composants attribués.
• Sensibilité aux enjeux de conformité, d'éthique et de gouvernance des systèmes IA, notamment aux risques spécifiques des LLM (hallucinations, biais, fuites de données).
• Excellentes compétences en communication : capacité à expliquer clairement les choix techniques à des interlocuteurs techniques et non techniques.
• Esprit collaboratif et capacité à évoluer dans un contexte multidisciplinaire.
• Proactif dans la proposition d'améliorations en matière de qualité, fiabilité et réutilisabilité.
• Curieux et capable de traduire rapidement de nouvelles techniques IA en applications concrètes.

Connaissances linguistiques

• Francophone ou néerlandophone
• Compréhension de l´autre langue nationale

Régime de travail

Hybride : 2 jours par semaine au bureau et 3 jours en télétravail.

NTT DATA, qui fait partie du groupe NTT, est un innovateur mondial de confiance en matière de services informatiques et commerciaux dont le siège est à Tokyo. NTT DATA a reçu la certification régionale Top Employer 2024 en Asie-Pacifique, en Europe, en Amérique latine et en Amérique du Nord, dans 29 pays. Nous aidons nos clients à se transformer grâce au conseil, aux solutions sectorielles, à la modernisation informatique et aux services gérés. NTT DATA permet aux clients, ainsi qu'à la société, d'entrer en toute confiance dans l'avenir numérique. Nous nous engageons pour le succès à long terme de nos clients et combinons une portée mondiale avec une attention aux clients locaux pour les servir dans plus de 50 pays. Visitez-nous sur nttdata.com