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Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la recommandation et de l'IA, nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour concevoir, développer et industrialiser des pipelines Data et ML de bout en bout. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Engineers, développeurs, Tech Lead et Product Owner, au sein d'un environnement fortement orienté Data, ML et Cloud. Vos missionsConcevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et exposition des données. Concevoir et industrialiser des pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence. Participer à la conception et à l'évolution d'architectures Data / ML sur GCP. Mettre en place les mécanismes de qualité, reproductibilité, monitoring et observabilité des pipelines. Industrialiser les modèles ML pour des usages en production, notamment en inférence temps réel. Participer à l'évolution du socle DataOps / MLOps et des outils d'orchestration. Optimiser les solutions existantes en matière de performance, fiabilité, maintenabilité et coûts Cloud. Participer au Run et à la résolution des incidents sur les pipelines et services existants. Garantir la qualité des développements : tests, revue de code, documentation et bonnes pratiques d'ingénierie. Collaborer avec les équipes Data, ML et Software Engineering afin de partager les bonnes pratiques. Environnement techniqueData Engineering : BigQuery, dbt, Kafka, streaming, data modeling, Terraform. ML / MLOps : Python, Deep Learning, embeddings, Docker, Kubernetes, Git, ZenML ou outils similaires, ML pipelines, inférence temps réel. Cloud : GCP, architectures Cloud distribuées.

Contexte Dans le cadre du développement de solutions IA / GenAI, nous recherchons un Senior AI Engineer / Machine Learning Engineer. Vous évoluerez sur une plateforme IA Red Hat OpenShift, intégrant GPU NVIDIA, LLM as a Service, RAG, OCR et outils MLOps. Vos missions Concevoir et développer des solutions AI / Machine Learning / GenAI. Développer des Use Cases combinant LLM, OCR, Computer Vision, NLP et règles métier. Concevoir des solutions de Document AI : extraction, classification, comparaison et validation de documents. Travailler notamment sur des Use Cases de KYC et validation automatisée de pièces justificatives. Réaliser des POC et les transformer en solutions industrialisées et exploitables en production. Développer les APIs et services IA nécessaires à leur intégration dans le SI. Participer aux choix d'architecture et aux pratiques MLOps / LLMOps. Environnement technique Python • PyTorch • CUDA • LLM / GenAI • Qwen • LiteLLM • OCR / Document AI • RAG • MLflow • Docker • Kubernetes / OpenShift • APIs REST Votre profil 5 ans minimum d'expérience en AI / Machine Learning / Data Science Engineering. Excellente maîtrise de Python. Expérience concrète en Machine Learning / Deep Learning et LLM / GenAI. Expérience en OCR, Computer Vision, NLP ou Document AI. Expérience dans l'industrialisation de solutions IA. Connaissance de Docker, Kubernetes/OpenShift et/ou MLOps appréciée. Une expérience en banque, assurance ou finance constitue un atout. Anglais professionnel.

Contexte de la mission : Dans le cadre du développement de ses solutions d'intelligence artificielle, une équipe technique recherche un consultant spécialisé en IA / LLMOps pour contribuer à la conception, au développement et à la mise en production de solutions d'IA, d'IA générative, de NLP et de Speech-to-Text. Le consultant interviendra sur des projets concrets, de l'expérimentation jusqu'à l'industrialisation des modèles et des services IA, en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires. Missions principales : - Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA et de Machine Learning en environnement de production. - Développer des applications et services IA en Python et/ou Node.js, avec manipulation de données SQL. -Concevoir et mettre en œuvre des architectures basées sur les LLM, notamment des systèmes RAG, des modèles d'embeddings et des bases de données vectorielles. -Industrialiser les solutions IA à l'aide de pratiques MLOps, de conteneurs Docker, de Kubernetes et de pipelines CI/CD. -Mettre en place le suivi des expérimentations, l'évaluation de la qualité des réponses des LLM et la gestion des évolutions des prompts, notamment avec MLflow. -Développer et exposer des API métiers autour du Speech-to-Text, de la classification de contenus, de la génération de titres optimisés SEO et de la contextualisation de données. -Contribuer à l'amélioration continue des performances, de la fiabilité et de la qualité des solutions mises en production. Compétences techniques requises : - IA / Machine Learning : au moins 3 ans d'expérience en développement IA, ML ou Deep Learning, avec des déploiements effectifs en production. -Développement : maîtrise de Python et/ou Node.js, ainsi que du langage SQL. -IA générative : conception d'architectures LLM, RAG, embeddings et bases vectorielles. -DevOps : Docker, Kubernetes et CI/CD avec GitLab. -MLOps : MLflow, suivi des expérimentations, évaluation des LLM (LLM-as-a-judge, golden datasets) et suivi des évolutions des prompts. -NLP / Speech-to-Text : développement de services de traitement automatique du langage et de reconnaissance vocale, exposés via des API. Compétences appréciées : - Expérience des environnements Cloud et hybrides : GCP, Azure ou Cloud souverain (OVHcloud, Scaleway), avec des contraintes d'hébergement on-premise. -Conception et déploiement d'agents IA, mise en œuvre de Small Language Models (SLM). -Réalisation de tests de performance : charge, stress et endurance. -Mise en place de solutions de monitoring et d'observabilité avec Prometheus et Grafana. -Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d'interlocuteurs non techniques. -Autonomie, adaptabilité et pratique des méthodes agiles. Profil recherché : Consultant disposant de 3 à 5 ans d'expérience significative en développement IA et en industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, avec une expérience concrète de mise en production de services IA générative et/ou NLP. Le profil recherché doit être à la fois opérationnel sur le développement et capable de contribuer à l'industrialisation, à l'évaluation et au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées.

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.