Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité).

Responsabilités principales

Concevoir et déployer des features IA
Construire des pipelines de traitement de données
Industrialiser et monitorer les applications / services (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur).
Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité.
Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions.

Candidate profile

4 ans minimum d’expérience en Data Science / ML / MLOps
Expérience concrète de mise en production de modèles IA
À l’aise dans des environnements exigeants (qualité, sécurité, performance)
Forte culture engineering et software craftsmanship
Capacité à être autonome, structurant et force de proposition
Anglais courant requis

Working environment

Compétences techniques attendues

IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation,

Agents & orchestration

Machine learning / Deep learning

Traitement de données non structurées: PDF/Images

Ingénierie & industrialisation

Langages : Python avancé, SQL.

APIs : conception et intégration

Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores.

MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online.

Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage).

Bonnes pratiques de dev

Structuration des projets, templates, documentation vivante.

Stratégie de tests

Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques.

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