Ingénieur·e IA / Machine Learning Confirmé·e

Tes responsabilités:

Développement & modélisation

• Concevoir et entraîner des modèles de machine learning (supervisé / non supervisé) selon les cas d’usage.

• Développer des solutions IA appliquées à des données structurées, textuelles, ou images.

• Explorer des approches GenAI / LLM (RAG, assistants, automation) .

Industrialisation

• Mettre en production des modèles et solutions IA (API, batch, pipelines).

• Travailler sur la reproductibilité et la robustesse : versioning, tests, monitoring, retraining.

• Contribuer à améliorer l’infrastructure ML : pipelines, déploiement, monitoring, gestion des datasets.

Collaboration

• Travailler avec les équipes produit / métier pour comprendre les besoins et proposer des solutions pertinentes.

• Documenter et partager les bonnes pratiques (revues, patterns, code quality).

• Participer à la montée en compétence collective : pair programming, mentoring possible.

Profil recherché :

• 3+ ans d’expérience en IA / ML (contexte projet ou production).

• Très bonne maîtrise de Python (pandas, numpy…).

• Expérience avec au moins un framework ML : scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.

• Solide compréhension des bases : statistiques, entraînement, métriques, validation.

• Capacité à livrer une solution IA en production (API, pipeline, batch…).

• Bon esprit de communication et sens produit / impact.

Atouts appréciés (mais non obligatoires)

• Notions ou expérience MLOps : Docker, CI/CD, MLflow, monitoring…

• Expérience cloud : AWS / GCP / Azure

• GenAI / LLM : RAG, embeddings, prompt, LangChain, etc.

• Expérience en computer vision ou NLP

• Expérience en contexte conseil / multi-projets