Entretien LLM engineer : questions type
Préparez votre entretien ingénieur LLM : RAG, évaluation, latence, sécurité. Questions techniques et comportementales avec pistes de réponse.
Les entretiens LLM combinent système design GenAI, coding Python et culture produit. Anticipez ces questions fréquentes en 2026.
Technique — RAG & retrieval
Comment concevez-vous un pipeline RAG ? Chunking, embeddings, reranking, gestion du contexte. Comment mesurez-vous la qualité (faithfulness, recall) ? Quels trade-offs latence vs qualité ?
Technique — production
Caching, batching, fallback modèle, rate limiting API. Observabilité : traces, coût par requête, drift. Guardrails : PII, prompt injection, modération.
Comportemental
Racontez un LLM mis en prod avec métriques d'impact. Comment gérez-vous un modèle qui régresse en qualité ? Collaboration avec le legal sur les données sensibles.
Aller plus loin
Questions fréquentes — spécialisation EPITA
- Faut-il fine-tuner un LLM en entretien ?
- On attend surtout la capacité à choisir entre RAG, fine-tuning léger et prompt engineering selon le cas d'usage et le budget.
Offres IA pour profils EPITA
Data scientist Artefact Paris : modèles retail, personnalisation et GenAI marketing. Spark, Python, experimentation — CDI conseil data.
LLM Engineer Artefact Paris : concevoir assistants GenAI, RAG marketing et evals pour marques globales. Python, GCP, craft data consulting — CDI hybride.
Research engineer IA Quantmetry : prototyper GenAI et ML avancé, publier retours d'expérience et livrer chez clients. PyTorch, LLM, evals — CDI hybride Paris.
MLOps Quantmetry Paris : industrialiser modèles ML et GenAI pour clients grands comptes (groupe Capgemini). Kubernetes, MLflow, Azure — CDI hybride cabinet IA.
MLOps LLMOps Paris NEXTON : industrialiser agents GenAI et modèles ML pour clients banque. Docker, Kubernetes, Azure ML, CI/CD, observabilité — CDI hybride Île-de-France.
Sources : EPITA (epita.fr), données marché IA/tech France 2026, offres Expira.