Ingénieur ia - ml h/f

LEGALLAIS, leader de la distribution de produits du second oeuvre pour les professionnels du bâtiment, est une entreprise familiale et indépendante depuis 1889. Avec ses 1 500 collaborateurs, dont 850 commerciaux et 300 logisticiens, son chiffre d'affaires de 425 millions d'euros en 2024, sa plateforme logistique de 45 000 m2 et son offre produits de plus de 100 000 références, LEGALLAIS est le multi-spécialiste au service des professionnels.
Engagée et responsable, l'entreprise est labellisée Engagé RSE - AFAQ 26000 et reconnue Great Place to Work depuis 2018.
Chaque année, ce sont plus de 100 nouveaux talents qui nous rejoignent. Nous nous engageons à promouvoir la diversité et l'inclusion, et accueillons tous les talents pour construire ensemble l'avenir de notre entreprise. Prêt à vivre l'aventure LEGALLAIS ?
En savoir plus : www.legallais.com www.entreprise-legallais.com Ingénieur(e) IA - CDI - Caen (Hérouville-St-Clair)

Legallais, leader de la distribution de produits techniques pour les professionnels du bâtiment,recrute un(e) Ingénieur(e) IA pour concevoir, développer et industrialiser ses solutions d'intelligence artificielle en production.

L'IA est un levier stratégique chez Legallais. En tant qu'Ingénieur(e) IA, tu es responsable de la réalisation technique : tu conçois les architectures, développes les pipelines et mets en production des solutions robustes.

Tu travailles en binôme étroit avec le Chef de Projets IA et tu es force de proposition sur les choix techniques.

Tu évolueras dans un environnement encore en structuration, avec une forte autonomie pour proposer, tester et industrialiser des solutions concrètes.

Cela implique de savoir avancer sans cadre totalement défini et de structurer les sujets au fur et à mesure.

Si tu as besoin d'un cadre très structuré et de spécifications détaillées pour avancer, ce poste ne correspondra probablement pas à tes attentes.



Tes missions :

- Conception et développement
- Concevoir les architectures techniques et les modèles IA (LLM, ML, pipelines)
- Choisir les outils et frameworks adaptés aux cas d'usage
- Développer du code robuste, testé et maintenable
- Challenger les choix techniques et fonctionnels si nécessaire

Industrialisation et production

- Mettre en place CI/CD, conteneurisation et déploiement
- Implémenter les pratiques MLOps (monitoring, dérive, observabilité)
- Garantir performance, stabilité et scalabilité

Qualité et documentation

-
Garantir sécurité, conformité RGPD et gouvernance des données
- Documenter (architecture, runbooks, exploitation)
Assurer les transferts de connaissances

Innovation

- Réaliser une veille active
- Proposer des expérimentations concrètes



Objectifs & KPIs de réussite

- Garantir la qualité et la robustesse des solutions IA en production (fiabilité, stabilité, maintenabilité)
- Assurer le respect des délais de livraison et la disponibilité des systèmes
- Optimiser la performance des modèles (précision, recall, latence) et prévenir toute dérive (drift)
- Maintenir un haut niveau de satisfaction du Chef de Projet IA et des équipes métiers
- Assurer une mise en production fiable et répétable (industrialisation, CI/CD, monitoring)