Rejoignez KLANIK en tant qu'Ingénieur IA Senior, et contribuez à des projets stratégiques mêlant intelligence artificielle, data science et innovation technologique, dans des environnements critiques et exigeants.
Au sein de nos équipes R&D ou directement chez nos clients grands comptes (secteurs : transport, énergie, cybersécurité, banque, santé…), vous serez un acteur clé dans la conception, l'implémentation et l'industrialisation de solutions basées sur l'IA et le Machine Learning.
Vos missions principales :
- Concevoir et développer des modèles d'IA/ML robustes et explicables, répondant aux besoins métier spécifiques des clients
- Encadrer ou accompagner techniquement des équipes de data scientists ou de développeurs IA (relecture, validation, montée en compétences)
- Participer aux phases de cadrage fonctionnel et technique des projets IA avec les équipes métiers et les architectes
- Implémenter des pipelines MLOps pour faciliter le passage à l'échelle des modèles (versioning, tests, CI/CD, monitoring)
- Collaborer avec les experts cloud, DevOps et cybersécurité pour garantir la qualité, la sécurité et la performance des solutions
- Contribuer à la veille technologique et à l'amélioration continue des méthodologies IA au sein de Klanik
- Participer aux phases d'avant-vente (POC, démonstrateurs, chiffrage, choix d'architecture IA)
Profil :
Profil recherché :
- Diplôme Bac+5/Doctorat en intelligence artificielle, informatique, mathématiques appliquées ou équivalent
- 5 à 10 ans d'expérience sur des projets IA/Data dans des contextes industriels ou critiques
- Expérience significative en modélisation IA/ML/NLP/LLM et en industrialisation de modèles
- Maîtrise d'au moins un des principaux frameworks IA : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, HuggingFace, etc.
- Solides bases en développement Python, gestion de packages, API REST
- Connaissance des principes MLOps et outils associés : MLflow, DVC, Airflow, Kubeflow…
- Expérience avec les Clouds publics (AWS, Azure, GCP) et les architectures distribuées (Kubernetes, Spark, etc.)
- Bonnes capacités de communication, vulgarisation, travail en équipe et leadership technique
- Un anglais courant est requis pour échanger avec des équipes internationales
Environnement technique possible :
Python, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace, LangChain, MLflow, DVC, FastAPI, Spark, Airflow, Git, Docker, Kubernetes, Terraform, AWS/GCP/Azure, CI/CD, Snowflake, Databricks, ElasticSearch…
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