Vous interviendrez au sein d’un département Infrastructure et vous contribuerez au développement d’une solution d’intelligence artificielle.
Votre rôle
Développement et déploiement de modèles IA
- Concevoir, entraîner et tester des modèles de machine learning et deep learning pour des cas d’usage concrets (ex. : classification de requêtes, routage intelligent, détection d’intentions)
- Adapter les architectures de modèles en fonction des contraintes opérationnelles (temps réel, volumétrie, précision attendue)
- Intégrer les modèles dans des APIs ou microservices pour un accès en production fluide et sécurisé
Mise en production & industrialisation (MLOps)
- Conteneuriser les modèles à l’aide de Docker, en garantissant la reproductibilité entre les environnements
- Développer des pipelines CI/CD dédiés aux modèles, de l’entraînement à la mise en production
- Orchestrer les workflows de traitement avec Airflow ou Prefect (préparation des données, prédictions, scoring, etc.)
Monitoring & suivi des performances
- Mettre en place des outils de suivi (MLflow ou Weights & Biases) pour tracer les hyperparamètres, métriques et artefacts de chaque version de modèle
- Surveiller les performances en production pour détecter les dérives ou baisses de qualité
- Définir des seuils d’alerte et déclencher automatiquement des phases de retraining lorsque nécessaire
Collaboration & intégration métier
- Contribuer à l’intégration des modèles dans les outils du centre d’appel, avec un souci constant d’alignement sur les objectifs opérationnels
- Documenter les choix techniques, partager les bonnes pratiques et assurer la maintenance évolutive des solutions mises en œuvre
Votre profil
Compétences techniques
Vous maîtrisez les fondamentaux du machine learning, les bonnes pratiques d’industrialisation, ainsi que les outils MLOps de référence.
- Solide maîtrise de Python pour le développement de modèles et l’industrialisation
- Très bonne connaissance des bibliothèques ML/Deep Learning : scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch
- Expérience en conteneurisation avec Docker et en déploiement via des pipelines CI/CD
- Pratique des outils de suivi de modèles comme MLflow ou Weights & Biases
- Connaissance des solutions d’orchestration de workflows : Airflow, Prefect
- Maîtrise des bonnes pratiques de développement : gestion de version (Git), modularité, tests
- Compétence en manipulation de données avec Pandas, SQL et, idéalement, un moteur distribué (Spark, Dask)
- Une expérience sur un cloud public (AWS, GCP ou Azure) est un plus apprécié
Qualités personnelles
Vous savez interpréter les résultats, challenger les approches et optimiser les modèles. Vous êtes attentif.ive à la qualité du code, à la reproductibilité et à la fiabilité des déploiements. Vous appréciez le travail d’équipe et savez vulgariser les concepts complexes auprès de profils non techniques.
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Type de contrat : CDI ou portage ATLANSE Solutions
Niveau d’expérience : 5 ans
Localisation : Ile de France
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