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En tant qu' Ingénieur ML au sein de l'équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation , votre maîtrise de Python et votre expertise pratique de l'entraînement de modèles. Votre rôle sera de faciliter le travail quotidien du ML Lab sur (leur "neocloud" de choix) et d'assurer la liaison avec l'outillage MLOps (principalement sur AWS ), en étroite collaboration avec un ingénieur DevOps dédié. Responsabilités Clés Favoriser l'expérimentation rapide : Créer et maintenir les outils permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur de nouvelles approches ML. Gérer des expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure , en implémentant le suivi des expériences ( experiment tracking ) et la reproductibilité. Faciliter la collaboration externe : Permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l'accès aux ressources open-source tout en respectant les protocoles de sécurité. Optimisation des performances et des ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement ; gérer efficacement les ressources GPU. Développement d'outils de recherche : Développer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines du Lab (nouvelles architectures, techniques d'entraînement, frameworks d'évaluation). Transfert de connaissances : Partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l'ensemble de l'équipe ML Platform et les chercheurs

Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architectur des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d’agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Je recherche un Full Stack Engineer passionné par le Computational Design, les technologies 3D et l'Intelligence Artificielle pour rejoindre une équipe R&D travaillant sur des projets innovants à la croisée du design, de la simulation et de l'IA. 🎯 Vos missions : Concevoir et développer des plateformes Full Stack dédiées au Computational Design. Développer des APIs performantes avec Python / FastAPI. Concevoir des interfaces web modernes avec React ou Vue.js. Intégrer des modèles d'IA et de Machine Learning dans des applications de production. Manipuler et structurer des données 3D, géométries et workflows de simulation. Participer au déploiement Cloud, Docker et aux pipelines CI/CD. Collaborer avec des designers, chercheurs IA et ingénieurs dans un environnement d'innovation.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe R&D spécialisée en innovation numérique et design computationnel, nous recherchons un(e) AI/ML Engineer pour intervenir sur des projets à forte composante scientifique et simulation numérique. Vous contribuerez au développement de solutions d'intelligence artificielle appliquées à la modélisation physique, à la prédiction de résultats de simulation et à l'accélération des processus de conception assistée par calcul. Vos missions Développer des modèles d'IA et de Machine Learning appliqués aux simulations physiques. Concevoir et industrialiser des pipelines d'entraînement, de validation et d'évaluation des modèles. Mettre en œuvre des approches de surrogate modeling afin de réduire les temps de calcul des simulations. Participer à la construction de solutions de Scientific Machine Learning. Travailler sur des modèles basés sur les Physics-Informed Neural Networks (PINNs). Structurer, préparer et exploiter des datasets issus de simulations numériques et de données géométriques. Collaborer étroitement avec des équipes multidisciplinaires composées d'ingénieurs, chercheurs et experts métier.

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 25/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 2 jours par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 510 € HT Contexte et Mission : Au sein de l’ Analytics Factory , entité transverse qui conçoit et développe les services analytiques à forte valeur ajoutée pour soutenir la prise de décision stratégique, vous serez le moteur technique de la transformation digitale des points de vente physiques. Votre objectif principal consistera à concevoir, développer et déployer en production des modèles de Computer Vision innovants. Vous rejoindrez un projet d'envergure phare : le Monitoring Temps Réel de l'Étagère , visant à transformer les rayons physiques en flux de données exploitables pour optimiser l'excellence opérationnelle et l'expérience client. Livrables et Enjeux clés : Développer des solutions capables de comprendre parfaitement la disponibilité, la conformité des rayons et les mouvements des stocks via l'analyse d'images. Relever des défis de détection d'objets et de reconnaissance de produits à très grande échelle. Assurer l'industrialisation et le déploiement de ces modèles dans un environnement de production en temps réel. Compétences Techniques et Expertises Requises : Incontournables (Must have) : Langage : Maîtrise experte de Python . Cloud & MLOps : Expérience significative sur l'écosystème GCP (Google Cloud Platform) et l'utilisation de Vertex AI pour le cycle de vie des modèles. Algorithmes : Solides compétences en Deep Learning appliquées à la vision par ordinateur. Souhaitées (Nice to have) : Modèles de pointe : Connaissance et manipulation de modèles récents tels que YOLO , SAM (Segment Anything), DINOv2 pour le feature extraction ou équivalents. Recherche d'images : Expérience avec les bases de données vectorielles ( Vector Databases ) pour le matching et l'indexation de produits à grande échelle. Frameworks & Outils : Pratique courante de PyTorch , TensorFlow , OpenCV et des environnements conteneurisés ( Kubernetes ).

· Vous contribuerez à la mise en œuvre du processus MLOps pour maintenir les modèles de ML en production. · Vous collaborerez avec l'équipe pour déployer ou améliorer des pipelines ML évolutifs et efficaces en utilisant les meilleures pratiques MLOps. · Vous collaborerez avec l'équipe au développement de services de qualité production avec des tests unitaires et d'intégration, CI/CD et devOps pour ces services. · Vous identifierez de nouvelles opportunités pour améliorer les processus de go-to-production et MLOps. · Vous appliquerez des pratiques et des normes de développement logiciel pour améliorer et garantir la qualité du code de nos applications. · Vous maintiendrez un rôle actif à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel.

La : a mission Vous rejoignez une équipe Tech et Data pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle à fort impact métier. Votre rôle ne se limite pas à l'entraînement de modèles : vous concevez des systèmes IA complets, robustes et maintenables, intégrés directement aux produits et aux processus de l'entreprise. Les solutions que vous développez sont utilisées en production et contribuent directement à la performance opérationnelle. Vous collaborez étroitement avec les équipes Produit, Data et Engineering. Vos responsabilités : Développer et déployer des solutions IA Identifier et adresser des cas d'usage à forte valeur ajoutée grâce au machine learning, au deep learning ou aux technologies d'IA générative. Concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles en production. Garantir la fiabilité, la performance et la scalabilité des solutions développées. Exploiter les données pour guider les décisions Analyser de grands volumes de données afin d'identifier tendances, anomalies et opportunités d'amélioration. Expérimenter rapidement de nouvelles approches et mesurer leur impact sur des données réelles. Apporter un regard critique sur les résultats et formuler des recommandations pragmatiques. Construire l'infrastructure de données Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Gérer la collecte, le stockage, la transformation et la mise à disposition des données. Optimiser les performances et la qualité des traitements de données. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour répondre aux besoins opérationnels. Accompagner les équipes Co-construire les cas d'usage avec les parties prenantes. Présenter les résultats de manière claire à des interlocuteurs techniques et non techniques. Participer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein de l'organisation.