Questions d’entretien Ingénieur LLM : RAG, prompt, évaluation
Jan 10,2026 
By Elias Oconnor 
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Introduction : Maîtriser les entretiens LLM – Pourquoi tout change en 2024 🧑💻
Les LLM (Large Language Models) révolutionnent le monde de l’IA générative et créent une demande explosive pour des experts capables de concevoir, d’optimiser et d’évaluer ces systèmes. Que vous visiez un poste d’ingénieur LLM, de Prompt Engineer ou de Data Scientist GenAI, les attentes en entretien sont devenues bien plus exigeantes. Aujourd’hui, il ne suffit plus de comprendre le fonctionnement d’un transformer : il faut maîtriser RAG (Retrieval-Augmented Generation), l’art du prompt engineering avancé, et les méthodes d’évaluation robustes des modèles génératifs.
Ce guide fait la différence : il va bien au-delà des listes génériques de questions. Il structure l’ensemble des llm entretien questions par spécialité, détaille les points clés sur rag entretien, décompose le prompt engineering entretien et expose comment briller sur l’évaluation des modèles génératifs. Vous y trouverez des exemples concrets, des conseils de pro, ainsi que des cas pratiques adaptés au marché francophone.
1. Questions de base sur les LLM : Fondamentaux des entretiens IA
Comprendre les LLM est un prérequis pour tout entretien IA de 2024, que ce soit en R&D, consulting ou prompt engineering. Voici les llm entretien questions qu’un recruteur pose systématiquement :
- Peux-tu expliquer l’architecture Transformer ? (self-attention, positions encoding)
- Qu’est-ce qu’un embedding ? Pourquoi sont-ils essentiels pour les LLM ?
- Quelle est la différence entre fine-tuning, prompt-tuning et RAG ?
- Quels sont les principaux défis des LLM en production (hallucinations, biais, coût) ?
- Comment fonctionne la tokenisation et quel impact sur la gestion du contexte ?
- À quoi sert le « temperature » lors d’une génération ?
- Que signifie RLHF ? (Reinforcement Learning from Human Feedback)
- Quels risques éthiques majeurs derrière les modèles génératifs ?
- Décris un cas où tu as dû interpréter le comportement d’un LLM.
- Comment choisir entre différents modèles (GPT, Llama, Mistral…) ?
👉 Découvrez aussi notre guide MLOps pour maîtriser le monitoring et la dérive des modèles IA.
💡 Key Takeaway
Les questions de base vérifient votre compréhension globale et votre capacité à vulgariser. Préparez des réponses concises avec exemples concrets.
2. RAG en entretien : Architecture, pièges et questions incontournables
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est devenu central dans les questions d’entretien, mais reste peu couvert dans les ressources francophones. Voici les principaux axes évalués :
- Architecture complète : Explique comment tu structures un pipeline RAG (ingestion, vectorisation, indexation, retrieval, reranking, génération, post-processing).
- Choix techniques : Quels critères pour sélectionner une base vectorielle (Pinecone, FAISS, Qdrant) ? Et pour le chunking des documents ?
- Pièges classiques : Comment éviter les hallucinations malgré le RAG ? Quelles stratégies d’orchestration pour la fraîcheur et la consistance des données ?
- Évaluation spécifique : Quelles métriques pour juger la performance d’un pipeline RAG (recall@k, MRR, groundedness) ?
- Cas pratique : Décris un projet où tu as conçu, testé ou optimisé une architecture RAG.
- Question de recul : Quand RAG n’est-il pas la solution optimale (ex : données très structurées, besoin d’explicabilité forte, etc.) ?
🌟 Astuce : Les entreprises attendent des exemples vécus, pas seulement des définitions ! Préparez une expérience personnelle sur RAG.
3. Prompt Engineering en entretien : De la théorie à la pratique
Les questions de prompt engineering entretien ne se limitent plus à savoir écrire un prompt. Voici ce qui est attendu en 2024 :
- Types de prompts : zero-shot, few-shot, chain-of-thought, ReAct, distinction system/user/tool.
- Design de prompts : Comment structurer pour un use case complexe (par exemple extraction d’informations en langue française) ?
- Optimisation : Quelles techniques pour réduire la variance des réponses d’un LLM ?
- Évaluation : Comment tester, mesurer et itérer sur la qualité d’un prompt ?
- Cas pratique : On te donne un prompt défaillant – comment l’améliorer (clarté, contraintes, RGPD, sécurité) ?
- Multilinguisme : Quels défis pour l’IA générative en français ?
💡 Key Takeaway
Les meilleurs candidats savent expliquer leurs choix de prompts, itérer rapidement et montrer des mesures d’impact. Préparez un exemple concret à présenter !
4. Évaluation des modèles génératifs : Métriques, human eval et risques
L’évaluation modèles génératifs est désormais une question de fond en entretien, notamment pour des projets de production. Les recruteurs attendent :
- Métriques automatiques : BLEU, Rouge, perplexity – avantages et limites.
- Métriques RAG : recall@k, précision, MRR, nDCG, faithfulness, groundedness.
- Évaluation humaine (human eval) : méthodes, protocoles d’annotation, écueils.
- Coûts, latence, UX : pourquoi ces aspects sont-ils critiques ?
- Risques : biais, toxicité, attaque par prompt injection, confidentialité – comment mettre en place des garde-fous ?
- Framework d’évaluation : comment structurer une démarche continue (AB test, collecte feedback, red teaming…)?
- Cas pratique : Décris comment tu as mesuré et amélioré la performance d’un LLM ou pipeline RAG dans un projet réel.
5. Questions comportementales, cas d’usage & scénarios réels
En 2024, un entretien LLM/GenAI va au-delà de la technique. Préparez-vous à répondre à :
- Expérience projet : Parle d’un pipeline LLM ou RAG que tu as construit (enjeux, obstacles, résultats).
- Gestion des échecs : Raconte un cas de hallucination ou de dérive, et comment tu as réagi.
- Conformité et RGPD : Donne un exemple où tu as dû gérer la confidentialité ou la sécurité dans un projet IA.
- Innovation : As-tu expérimenté avec de nouveaux modèles (Mistral, Llama 2, etc.) ou frameworks d’orchestration (Langchain, LlamaIndex) ?
- Décision stratégique : Raconte un choix difficile entre RAG, fine-tuning, ou méthodes classiques.
| Situation | Question d’évaluation | Attendu du candidat |
|---|---|---|
| FAQ interne banque | Comment concevoir le pipeline (RAG ou fine-tuning) ? | Justifier le choix d’architecture, expliquer gestion du contexte et sécurité. |
| Gestion des hallucinations | Quels outils et métriques ? | Décrire une approche mêlant tests, human eval, retraining ciblé. |
| Projet multilingue RGPD | Comment sécuriser la donnée ? | Maîtrise des contraintes juridiques et techniques, anonymisation. |
👉 Retrouvez aussi notre guide sur les questions d’entretien comportemental en alternance.
6. Tableau synthèse : questions par niveau et par rôle
Pour réussir l’entretien, ajustez vos réponses selon votre séniorité et la spécialité visée :
| Rôle | Junior | Intermédiaire | Senior |
|---|---|---|---|
| ML Engineer | Décris le transformer | Explique les embeddings, attention | Choix de metrics RAG, design pipeline complexe |
| Prompt Engineer | Types de prompts | Optimisation, AB test prompt | Stratégie d’itération, multilinguisme, sécurité |
| Consultant GenAI | Cas d’usage simples | Gestion projet LLM en prod | Décision stratégique RAG/fine-tuning |
💡 Key Takeaway
Maîtrisez votre pitch selon le niveau attendu : les questions montent vite en complexité en 2024, notamment sur RAG et l’évaluation.
7. Préparation stratégique : conseils pour briller en entretien LLM
- Entraînez-vous à expliquer, pas seulement à répondre : préparez des schémas ou métaphores.
- Prévoyez deux exemples concrets (projet, difficulté surmontée, choix d’architecture).
- Utilisez des plateformes comme Huru pour pratiquer en conditions réelles, obtenir un feedback IA et progresser plus vite.
- Actualisez vos connaissances sur les nouveaux modèles (GPT-4, Llama 2, Mistral…) et outils (Langchain, LlamaIndex, Qdrant).
- Restez curieux : lisez la presse tech, suivez des chaînes YouTube (voir la vidéo recommandée).
👉 Découvrez nos conseils pour valoriser vos qualités et gérer vos défauts en entretien.
✍️ À propos de l’auteur
Elias Oconnor est Content Writer chez Huru.ai, spécialisé dans l’IA, la tech RH et la préparation aux entretiens métiers d’avenir. Sa mission : rendre l’expertise GenAI accessible à tous et guider chaque candidat vers la réussite.
