Nous recherchons un ingénieur R&D spécialisé en IA pour renforcer notre équipe, avec une expertise dans la recherche appliquée, le traitement de données complexes et le déploiement de solutions scalables.
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Missions clés
1. Recherche et développement algorithmique
o Conception et optimisation d'architectures IA (LLMs, RAG, agents autonomes) pour des applications verticalisées.
o Amélioration des techniques de fine-tuning et de prompt engineering pour des domaines spécialisés.
o Benchmarking de modèles (performance, coût, latence) et sélection des approches les plus adaptées.
2. Traitement et préparation des données
o Construction de pipelines robustes pour l'ingestion, le nettoyage et l'enrichissement de données structurées et non structurées.
o Mise en œuvre de méthodes avancées d'augmentation et de synthèse de données pour l'entraînement.
3. Entraînement et industrialisation
o Développement de workflows reproductibles pour l'entraînement distribué de modèles (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
o Optimisation des coûts de calcul (quantization, pruning, distillation) et déploiement sur infrastructures cloud (AWS, Azure).
o Intégration des solutions dans des environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) avec monitoring des performances.
4. Collaboration transverse
o Interface avec les équipes produit pour traduire les besoins métiers en spécifications techniques.
o Participation à la rédaction de brevets et publications scientifiques pour des innovations clés.
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Profil recherché
Formation :
- Diplôme d'ingénieur ou Master 2 en Intelligence Artificielle, Data Science, ou domaine équivalent.
Expérience :
- Expertise avérée (2+ ans) en développement et optimisation de modèles IA, idéalement dans un contexte de verticalisation sectorielle.
- Expérience pratique avec les LLMs (entraînement, adaptation domaine-spécifique) et frameworks associés (LangChain, LlamaIndex).
- Maîtrise des techniques avancées de NLP (embedding, RAG, évaluation de modèles) et/ou Computer Vision.
Compétences techniques :
- Langages : Python avancé (asyncio, optimisation), SQL
- Librairies : PyTorch/TensorFlow, Hugging Face, Scikit-learn, Pandas
- Outils : MLflow, Weights & Biases, Docker, Terraform
- Cloud : Expérience avec au moins une plateforme (AWS SageMaker, Azure ML)
Qualités complémentaires :
- Rigoureux(se) sur l'évaluation métrique des modèles (tests A/B, analyse des biais).
- Capacité à documenter et vulgariser des choix techniques complexes.
- Anglais technique courant (lecture de papiers de recherche, échanges internationaux).
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Pourquoi rejoindre Theetis ?
- Projets à forte composante R&D : Travail sur des problématiques non triviales, avec des partenaires académiques et industriels.
- Stack technique moderne : Accès à des infrastructures dédiées (GPU clusters, data lakes) et liberté dans le choix des outils.
- Impact direct : Contributions visibles sur des produits utilisés en production.
- Évolution professionnelle : Participation aux travaux de recherches, publications et conférences
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Processus de recrutement : fin des candidatures 01/09/2025 - prise de poste en novembre 2025.
1. Entretien découverte (30 min) : Présentation mutuelle et validation des attentes.
2. Revue technique (1h) : Discussion approfondie sur des projets passés et résolution d'un problème ciblé.
3. Entretien final (1h) : Échanges avec l'équipe R&D et la direction technique.
4. Traitement et réponse rapide
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