Le Groupe CARSO est un des leaders européens dans le domaine des prestations analytiques environnementales, agroalimentaire et santé.
Notre mission : Garantir un monde plus sain.
L'ADN du groupe CARSO, c'est avant tout ses équipes et leur expertise nous permettant d'obtenir de nombreux agréments et accréditations assurant la qualité de nos analyses.
Avec près de 3000 collaborateurs, nous avons l'ambition d'étendre notre réseau européen et de développer très fortement nos activités dans nos 6 divisions : agroalimentaire, santé & environnement, pharmaceutique & cosmétiques, hygiène industrielle & santé du bâtiment, énergie & mines et expertise judiciaire. CARSO Investment, filiale du groupe CARSO, conçoit en interne des solutions d'intelligence artificielle appliquées à des projets variés et concrets. Nous souhaitons aujourd'hui renforcer notre capacité à transformer des modèles IA existants en applications web professionnelles, directement utilisées par nos équipes opérationnelles.
Vous ne développerez pas les modèles IA vous-même, mais une forte appétence pour l'IA est essentielle. Vous serez amené(e) à exploiter et intégrer des solutions open source (vision, NLP, modèles de fondation, outils d'annotation, bibliothèques de visualisation) pour les transformer en produits fonctionnels concrets.
Missions principales
- Développement full-stack d'applications web IA : intégration d'API et de modèles open source, création d'interfaces ergonomiques et multi-utilisateurs, mise en place d'outils d'exploitation (prédiction, scoring, analyse).
- Plateforme de visualisation et d'annotation de données : traitement de grands volumes, annotation collaborative, optimisation front et synchronisation en temps réel.
- Exploitation de solutions IA open source : veille, sélection, intégration et adaptation de modèles pré-entraînés, construction d'applications robustes (interface, orchestration, sécurité, monitoring).
- Contribution DevOps / MLOps (selon profil) : participation aux pipelines CI/CD, déploiement interne, optimisation des performances et observabilité des modules IA.
Stack technique :
- Python (FastAPI, Django) ou Node.js
- Frameworks front-end : React, Vue, Svelte
- Bases de données SQL : PostgreSQL, SQL Server, MySQL
- API REST, WebSockets, Git
- Forte appétence pour l'intelligence artificielle appliquée
Atouts appréciés :
- Utilisation d'outils d'assistance : Cursor, GitHub Copilot
- Compétences DevOps : Docker, CI/CD
- Connaissances MLOps : packaging de modèles, monitoring
- Visualisation de données : Plotly, D3.js, ECharts
- Expérience avec des solutions IA open source
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