Ingénieur ml/llm - paris - h/f

Description du poste


Tu veux plonger au cœur d’un projet ambitieux mêlant intelligence artificielle, LLMs et innovation concrète ? Rejoins l’équipe dataX d’Iliad-Free, et participe au développement d’un assistant conversationnel augmenté, conçu pour accompagner – et non remplacer – nos agents du support technique.

Notre mission : exploiter les dernières avancées en Machine Learning et en modèles de langage (LLMs) pour automatiser les tâches répétitives, libérer du temps aux conseillers, et leur permettre de se concentrer sur les interactions humaines à haute valeur ajoutée.

En tant qu' Ingénieur ML/LLM, tu intégreras une équipe data à la croisée de la recherche appliquée, du développement produit et de l’ingénierie ML. Tu travailleras sur des données réelles de conversations client, avec un accès privilégié aux GPU H100 via notre filiale cloud.

Missions :

* Tu participeras à la conception, au fine-tuning et à l’évaluation de modèles de langage (LLMs) pour des tâches NLP ciblées (ex : classification d’intention, génération de réponses, résumé de tickets) ;
* Tu exploiteras une base de données de conversations réelles pour entraîner et valider des pipelines NLP robustes ;
* Tu auras accès à des ressources GPU de pointe (H100) pour accélérer l’expérimentation et l’entraînement de modèles.
* Tu collaboreras étroitement avec les agents du support technique pour comprendre leurs besoins et itérer sur les fonctionnalités de l’assistant ;
* Cette collaboration sera surement accompagnée d'une conduite de projet et de changement, dans un contexte que l'équipe et toi-même faites évoluer ;
* Tu seras également amené à être force de proposition quant aux meilleures pratiques à mettre en place ;
* Tu documenteras tes expérimentations, résultats et pipelines pour assurer la reproductibilité et le transfert de connaissances et accompagner des profils plus juniors dans leur monter en compétence.

Qualifications


Hard-skills :

* Formation en ingénierie, data science, IA ou informatique ;
* Tu as de bonnes connaissances des fondamentaux du Machine Learning : apprentissage supervisé, évaluation de modèles, gestion du surapprentissage, pipelines de données ;
* Tu es à l'aise avec des modèles de langage (LLMs ou transformers) via Hugging Face, ou exploré des tâches NLP comme la classification, le tagging ou la génération ;
* Tu as une expérience pratique avec PyTorch ou TensorFlow, et tu es à l’aise avec Python pour la data (pandas, scikit-learn, etc.) ;
* Tu as déjà travaillé sur des données textuelles bruitées (ex : chat, support client) ou tu as mené des projets en NLP ;
* Tu es à l'aise avec certaines techniques récentes autour des LLMs : fine-tuning (LoRA, QLoRA), RAG, prompting avancé, ou évaluation automatisée ;
* Tu as déjà utilisé des plateformes cloud (AWS, GCP, Scaleway) ou des outils de ML Ops (Weights & Biases, MLflow, etc.).

Soft-skills :

* La curiosité et la passion sont primordiales sur ces sujets ! Tu t'intéresses aux technologies émergentes, en particulier l’IA générative ;
* Tu as déjà travaillé en complète autonomie et mener à bien des projets. L'équipe reste pour autant un élément important !
* Tu communiques clairement, à la fois à l’écrit (documentation) et à l’oral (points d’avancement) ;
* L'orientation solution est nécessaire et tu es capable de tirer des enseignements d’un échec technique afin de ne pas les reproduire et de les partager à l'équipe !
* Tu apprécies le travail collaboratif et tu donnes/reçois du feedback avec bienveillance ;
* Tu parles et comprends l’anglais technique (lecture de docs, recherche, stackoverflow).

Ce poste t'offrira :

* Un rôle important dans un projet concret d’IA conversationnelle à forte impact opérationnel ;
* L’accès à des GPU H100 via Scaleway pour entraîner des modèles à grande échelle ;
* Une équipe data et IA grandissante, basée sur des expertes et experts déjà présents ;
* L’opportunité de construire, déployer et évaluer des modèles sur des données réelles ;
* Une expérience unique pour renforcer ton expertise en LLMs, NLP et ingénierie ML dans un cadre industriel exigeant.

Étapes de recrutement :

1. Call avec un Tech Recruiter – 30 min : découverte mutuelle, présentation du poste ;
2. Echange avec un manager ou un membre de l'équipe pour rentrer dans le vif du sujet ;
3. Test technique à distance : exercice pratique sur du NLP ou du fine-tuning de LLM (à réaliser chez toi) ;
4. Visio de débrief – 30 min : debrief du test et discussion technique ;
5. Immersion en présentiel – 2h : visite des locaux, rencontre avec l’équipe dataX et les agents du support.


Informations supplémentaires