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