AI Engineer (F/H
Role details
Job location
Tech stack
Job description
AI & Développement de modèles
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Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning et Deep Learning pour des cas d'usage internes.
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Développer des composants GenAI (RAG, extraction d'information basée LLM, fine-tuning).
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Mettre en œuvre des architectures hybrides ML + LLM pour la segmentation, la classification, la prévision ou le résumé de texte.
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Choisir l'architecture la plus adaptée (ML vs LLM) selon la valeur ajoutée réelle.
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Maîtriser les techniques avancées de prompting (prompts structurés, approche systématique, optimisation itérative)
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Une connaissance des technologies MCP serveur est un plus.
Pipeline & Engineering
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Concevoir des pipelines de bout en bout, industrialisables et robustes.
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Garantir reproductibilité, modularité et documentation claire.
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Développer des pipelines efficaces pour le prétraitement et l'évaluation.
Évaluation, tests & maîtrise des coûts
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Appliquer des méthodologies d'évaluation systématiques (benchmarks LLM, indicateurs de qualité, etc.).
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Surveiller les performances et dérives des pipelines.
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Optimiser les coûts : taille de modèles, quantification, batching, caching…
Collaboration avec Group Technology
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Préparer les ressources techniques nécessaires pour l'industrialisation par le Groupe si nécessaire (modèles, documentation, tests, API).
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Participer à la gouvernance et aux choix d'architecture.
Interaction métier (avec l'AI Product Manager)
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Accompagner l'AI PM France dans l'analyse de faisabilité, des contraintes et de l'effort.
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Traduire les besoins métier en spécifications techniques.
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Expliquer clairement les compromis ML vs GenAI aux équipes non techniques.
Requirements
Compétences techniques fondamentales
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Forte expertise en Machine Learning, statistiques et évaluation de modèles.
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Solide compréhension des architectures Deep Learning (Transformers, CNN, RNN, embeddings).
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Expérience en GenAI engineering :
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RAG
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Prompt engineering structuré
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Fine-tuning / adaptation de LLM
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Très bonne maîtrise de l'écosystème Python : PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, MLflow, etc.
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Capacité à produire un code propre, robuste et maintenable.
Engineering & MLOps Mindset
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Maîtrise du versionnage, de la reproductibilité, des bonnes pratiques d'ingénierie.
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À l'aise dans la construction de pipelines.
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Connaissances CI/CD, supervision, Docker, APIs.
Bonus appréciés
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Connaissance des frameworks d'évaluation : RAGAS, DeepEval, …
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Expérience cloud AWS, Snowflake (prétraitement, orchestration, stockage).
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Sensibilité aux contraintes de gouvernance et de sécurité IA en environnement entreprise.
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Connaissance des technologies MCP serveur., * 2 à 5 ans d'expérience en tant qu'AI/ML engineer ou Data Scientist avec fort ADN engineering ;
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Passion pour la création de solutions IA fiables, pragmatiques, orientées valeur ;
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Curiosité, rigueur, sens de l'innovation responsable ;
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Capacité à vulgariser des concepts complexes ;
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Maîtrise de l'anglais indispensable (travail en équipe internationale).
Benefits & conditions
- Un contrat en CDI avec 1 jour de télétravail par semaine
- Une formation complète dès votre arrivée et tout au long de votre parcours
- Une prime annuelle d'intéressement et de participation, avec abondement de l'entreprise (environ un mois de salaire)
- Des perspectives d'évolution : 25% de nos collaborateurs évoluent chaque année
- Le package complet : mutuelle, prévoyance, CSE, participation repas