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Ingénieur intelligence artificielle (h/f) – cdi – île-de-france

Boulogne-Billancourt
CDI
Alten
Télétravail partiel
Publiée le 7 juin
Description de l'offre

Description du poste


Contexte du poste

Dans le cadre de notre développement en IA, nous recherchons un Ingénieur Intelligence Artificielle pour renforcer nos équipes en Île-de-France. Vous contriburez à la conception, l’entraînement et le déploiement de modèles d’IA avancés (LLM, Computer Vision, NLP, etc.) pour des cas d’usage métiers variés (automatisation, prédiction, génération de contenu, etc.).

Type de contrat : CDI
Localisation : Île-de-France (présentiel partiel, télétravail possible selon les projets)
Niveau d’expérience : 4 ans minimum en Intelligence Artificielle ou domaine connexe.
Diplôme requis : Bac+5 ou diplôme d’ingénieur en IA, mathématiques appliquées, ou informatique.
Langues : Anglais professionnel obligatoire (documentation technique, échanges internationaux).

Missions principales

1. Recherche et développement de modèles d’IA

* Concevoir des architectures de modèles pour des cas d’usage spécifiques :

o LLM (fine-tuning, RAG, agents conversationnels).

o Computer Vision (détection d’objets, segmentation, reconnaissance faciale).

o NLP (compréhension de langage, génération de texte, analyse de sentiments).

o Séries temporelles (prédiction, détection d’anomalies).

* Expérimenter avec des frameworks avancés :

o Transformers (Hugging Face, PyTorch, TensorFlow).

o Diffusion Models (Stable Diffusion, DALL·E).

o Reinforcement Learning (RLHF, PPO).

* Optimiser les modèles pour des contraintes spécifiques (latence, mémoire, edge computing).

2. Industrialisation et déploiement (MLOps)

* Containeriser et déployer des modèles en production (Docker, Kubernetes).

* Automatiser les pipelines MLOps :

o Entraînement (MLflow, Weights & Biases).

o Déploiement (TensorFlow Serving, FastAPI, ONNX Runtime).

o Monitoring (drift detection, performance, logging).

* Collaborer avec les équipes DevOps/Cloud pour intégrer les modèles dans des architectures scalables (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI).

3. Collaboration avec les métiers et innovation

* Comprendre les enjeux métiers et traduire les besoins en solutions d’IA.

* Prototyper des POCs pour valider la faisabilité technique (ex : chatbots métiers, systèmes de recommandation).

* Former et accompagner les équipes à l’utilisation des outils d’IA.

* Veille technologique active :

o Suivre les avancées en IA (papers, conférences, outils open-source).

o Évaluer l’applicabilité de nouvelles technologies (ex : agents autonomes, IA multimodale).

4. IA Responsable et conformité

* Garantir l’éthique et la transparence des modèles (explicabilité, détection des biais).

* Appliquer les réglementations (RGPD, AI Act, normes sectorielles).

* Documenter les processus (data lineage, fiches modèles, rapports d’impact).

Compétences et technologies mandatory

Intelligence Artificielle et Machine Learning

* Frameworks :

o Deep Learning : PyTorch, TensorFlow, Keras, JAX.

o LLM : Hugging Face (Transformers), LangChain, LlamaIndex.

o Computer Vision : OpenCV, PIL, YOLO, Detectron2.

* Modèles :

o Transformers (BERT, T5, Llama, Mistral).

o Diffusion Models (Stable Diffusion, ControlNet).

o Optimisation : Quantization, Pruning, Distillation.

* Outils MLOps :

o Expérimentation : MLflow, Weights & Biases, TensorBoard.

o Déploiement : FastAPI, Flask, ONNX, Triticum.

o Monitoring : Evidently, Arize, Prometheus.

Cloud et Infrastructure

* Cloud Providers :

o AWS : SageMaker, Lambda, EC2, S3.

o Azure : Azure ML, Databricks, Cognitive Services.

o GCP : Vertex AI, BigQuery, TPU.

* Containerisation : Docker, Kubernetes (EKS, AKS, GKE).

* CI/CD : GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins.

Data Engineering

* Traitement des données :

o Big Data : Spark, Databricks, Dask.

o Bases de données : SQL (PostgreSQL), NoSQL (MongoDB), Vector DB (Pinecone, Weaviate).

* Outils : Pandas, Polars, Apache Arrow.

Langages et Bonnes Pratiques

* Langages : Python (obligatoire), R (un plus), C++/Java (pour l’IA embarquée).

* Bonnes pratiques :

o Clean Code, tests unitaires (Pytest), documentation (Sphinx, MkDocs).

o Gestion de version (Git, DVC).


Qualifications


Profil recherché

* Expérience minimale de 4 ans en Intelligence Artificielle, avec des réalisations concrètes en :

o Entraînement de modèles (LLM, Computer Vision, NLP).

o Déploiement en production (MLOps, cloud).

* Maîtrise des frameworks modernes (PyTorch/TensorFlow, Hugging Face).

* Expérience en industrialisation (containerisation, CI/CD, monitoring).

* Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, DevOps, métiers).

* Anglais professionnel obligatoire (lecture de papers, documentation, échanges techniques).

* Curiosité et passion pour l’innovation en IA (veille active, participation à des communautés techniques).



Informations supplémentaires


ALTEN est un employeur engagé en faveur de la diversité et de l’inclusion.

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