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Ce qu’il faut savoir sur Machine Learning
Machine Learning (ou apprentissage automatique) est une discipline de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de s’améliorer sans intervention humaine directe. Le Machine Learning utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour détecter des motifs, effectuer des prédictions ou proposer des recommandations. Il peut fonctionner de différentes manières : avec apprentissage supervisé, où le modèle est entraîné sur des données étiquetées pour prédire des résultats spécifiques, avec apprentissage non supervisé, où il explore des données non étiquetées pour identifier des structures ou des regroupements, ou encore avec apprentissage par renforcement, où le système apprend par essais et erreurs pour maximiser une récompense. Cette technologie est utilisée dans de nombreux secteurs, comme la reconnaissance d’images, les assistants virtuels, les systèmes de recommandation ou l’automatisation industrielle, et elle joue un rôle clé dans l’exploitation des données et l’innovation technologique.
Offre d'emploi
Ingénieur Intelligence Artificielle / Data Scientist (H/F)
Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle / Data Scientist pour structurer et porter nos projets IA, en collaboration étroite avec les équipes R&D, produit et en réponse aux besoins clients. Vous intégrez une équipe Tech d’une vingtaine de personnes, organisées en squads produits, et serez impliqué(e) sur l’ensemble du cycle de développement, aux côtés des Tech Leads et Architectes, avec une réelle influence sur les choix d’architecture. Selon vos envies, vous pourrez aussi contribuer aux comités transverses R&D (technique, agile, innovation...). Projets en cours : Analyse automatique de documents réglementaires (NLP + NER) Génération automatisée de workflows, formulaires et rapports intelligents Intégration d’agents IA dans l’interface utilisateur Déploiement de moteurs de recherche sémantique (RAG hybride, reranking, vector search…) Stack technique : IA / Data : Python, Pandas, Scikit-learn, Hugging Face, FastAPI, OpenAI API, PyTorch, TensorFlow (ouvert à d’autres outils) Bases de données : MariaDB, PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch, bases vectorielles (Chroma, Activeloop…), graphes (Neo4J…) DevOps : Docker, Swarm > Kubernetes, GitLab CI/CD Environnement général : PHP / Symfony, Vue.js 3 / TypeScript, Jira, Confluence, architecture microservices Profil recherché : Diplôme Bac+5 en informatique, mathématiques appliquées, IA ou équivalent (école d’ingénieur ou université) Minimum 3 ans d’expérience en Data Science, modélisation et intégration technique, avec idéalement des projets IA à votre actif Compétences techniques essentielles : Maîtrise avancée de Python et des principaux outils IA, Data Science, Machine Learning Bonne compréhension des enjeux liés aux produits SaaS BtoB (performance, robustesse, monitoring) Solides compétences en SQL et gestion de bases relationnelles Maîtrise des bases de données vectorielles (Chroma, Activeloop…) et techniques d’embedding (Word2Vec, GPT…) Connaissance des techniques NER, embeddings, chain of thought, RAG, function calling… Familiarité avec les environnements cloud (Azure, Google Cloud, AWS) Atouts supplémentaires : Connaissance des éditeurs de code assisté par IA (Cursor, Github Copilot) Expérience avec les bases orientées graphes (Neo4J, OrientDB…) Connaissances web PHP / Symfony / Vue.js / TypeScript Vous souhaitez relever des challenges techniques ambitieux et rejoindre une équipe dynamique au cœur d’un projet innovant ? Ce poste est fait pour vous !
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