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🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Au moins 2 ans d'expérience Vous êtes passionné(e) par l'Intelligence Artificielle, le Machine Learning, le Deep Learning, la GenAI et la Data ? Vous souhaitez contribuer à des projets concrets à fort impact tout en apportant votre vision technique et votre capacité à structurer les solutions ? Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un.e Ingénieur.e IA pour rejoindre notre centre d'expertise dédié à l'Intelligence Artificielle. 💻 Contexte : En tant que Ingénieur.e IA, vous intervenez comme référent technique sur vos sujets IA, avec une vraie responsabilité sur la partie projet et architecture. L'objectif n'est pas seulement de “faire des modèles”, mais de transformer des problématiques métiers complexes en solutions IA robustes, utiles et exploitables dans la durée. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, entraîner et déployer des modèles d'Intelligence Artificielle en environnement réel ; Définir des protocoles d'évaluation rigoureux, alignés sur les enjeux métier ; Anticiper les problématiques de biais, de variance, de déséquilibre des données, bruit et de dérive ; Mettre en place du monitoring et optimiser les performances et les coûts ; Contribuer activement aux choix d'architecture ; Découper les problématiques complexes en étapes priorisées et actionnables ; Accompagner les équipes dans les bonnes pratiques en matière d'IA, Data et MLOps.

Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data & IA, un grand groupe français renforce son équipe afin de développer et industrialiser de nouveaux produits d'intelligence artificielle. Vous intégrerez une DSI engagée dans une transformation ambitieuse des usages métiers grâce à l'IA, avec un fort niveau d'innovation autour de l'IA générative, de l'agentique et du Machine Learning. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA Générative et des systèmes agentiques. Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning répondant aux besoins métiers. Industrialiser les solutions IA en appliquant les bonnes pratiques DevOps et MLOps. Optimiser les déploiements sur Google Cloud Platform et Kubernetes afin de garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts. Développer de nouvelles fonctionnalités pour un portail interne dédié à l'IA. Accompagner les Data Scientists et les équipes de développement dans l'utilisation de l'écosystème GCP. Participer à l'évolution des standards, frameworks et bonnes pratiques autour de la plateforme Data & IA.