Ingénieur IA - Data Scientist (H/F)
Pour aller plus loin, nous recherchons un(e) ingénieur(e) IA / Data Scientist, pour renforcer notre équipe nantaise et intervenir sur des projets pour des clients dans des domaines variés (Services Publics, Banque/Assurance, Transport, Industrie, Retail).
Vous interviendrez sur des périmètres variés, et selon les missions, vous prendrez plus au moins part aux activités suivantes :
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Concevoir, entraîner et industrialiser des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle (générative, agentique, …), de la première analyse jusqu’à la mise en production.
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Construire et fiabiliser nos briques d’intelligence artificielle générative : moteurs d’inférence, évaluation des modèles, chaînes de génération augmentée par la recherche.
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Développer en Python des composants robustes et réutilisables (cadres et gabarits de projet) pour accélérer les équipes.
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Mettre en place l’industrialisation des modèles : intégration et déploiement continus, supervision et observabilité.
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Partager : revues de code, documentation, veille technologique et diffusion des bonnes pratiques.
Les atouts pour réussir : Bac+5 en informatique, mathématiques, statistiques ou science des données, vous avez au minimum 3 ans d’expérience professionnelle en science des données et en ingénierie de l’intelligence artificielle. Votre expérience est variée et vous disposez d’un socle technique solide dans les domaines suivants : Science des données : analyse exploratoire des données, réduction de dimensionnalité (PCA), techniques de clustering et modélisation statistique ; apprentissage automatique et profond (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Modèles de langage (LLM) : fine-tuning, prompt engineering, architectures RAG et frameworks d’orchestration ; solutions open source et souveraines autour des modèles de langage (HuggingFace, vLLM). Industrialisation (MLOps / LLMOps) : industrialisation des modèles, intégration et déploiement continus dédiés à l’intelligence artificielle, monitoring et observabilité (MLflow, Docker, Kubernetes). Développement Python : code de qualité, packaging, tests automatisés et structuration de projet. Architecture : maîtrise des API, des architectures microservices et des environnements cloud et on-premise. Sécurité : maitrise des enjeux RGPD, assurer la robustesse et la fiabilité des modèles développés, la sécurité des pipelines IA (MLOps / LLMOps) Un plus : développement front-end Angular pour nos interfaces et portails d’intelligence artificielle et des notions de Java pour le back-end de certains produits.
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