Ingénieur ia h/f

Le Groupe ISAGRI (3300 collaborateurs, 365 M€ de Chiffres d'Affaires, 12 filiales à l'international) est le 1er éditeur européen de logiciels pour le monde agricole et comptable et l'acteur majeur de l'information agricole (Groupe France Agricole, Terre-net Média).

Classée depuis 9 ans au Palmarès Great Place to Work®, ISAGRI fait partie des meilleures entreprises en France où il fait bon travailler. Le contexte :

Depuis plusieurs années, nous exploitons la puissance de la donnée pour accompagner les agriculteurs.

Aujourd'hui, nous intensifions cette démarche en intégrant des modèles d'intelligence artificielle avancés au coeur de Geofolia, notre logiciel de gestion parcellaire leader en Europe.

L'objectif : aider les conseillers et exploitants à piloter une agriculture plus efficace, prédictive et respectueuse de l'environnement.

Votre mission :

En tant qu'Ingénieur(e) IA, vous participerez à la conception, au développement et à la mise en production de modèles d'intelligence artificielle avancées au service de l'agriculture de demain.

Vos travaux porteront sur des projets concrets au service d'une agriculture innovante, performante et respectueuse de l'environnement :

· Analyse et valorisation de données agronomiques issues de parcelles, capteurs, satellites, météo, etc.

· Prédiction et optimisation des interventions culturales.

· Exploration de l'IA générative pour l'assistance aux techniciens et agriculteurs (LLM, RAG, synthèse automatique).

Vos responsabilités principales :

· Sélectionner, nettoyer et préparer les jeux de données nécessaires à l'apprentissage des modèles.

· Concevoir, développer et optimiser des modèles de Machine Learning et Deep Learning adaptés à nos cas d'usage.

· Mettre en oeuvre, ajuster et améliorer des solutions basées sur les LLM (Prompting, RAG, fine-tuning,).

· Définir des métriques pertinentes, mesurer la performance et assurer le monitoring des modèles en production, en proposant des améliorations continues.

· Industrialiser les solutions via des pratiques MLOps (tests, CI/CD, monitoring).

· Suivre les évolutions de l'IA prédictive et l'IA générative pour identifier de nouvelles opportunités et proposer des solutions innovantes.