Ingénieur ia (h/f)

Créé en 2008, le Groupe Ascalium est un acteur global du recrutement spécialisé dans le placement de freelances (#WeAreFreelance) et le portage salarial (#WeArePortage).

En 16 ans, plus de 5 000 consultants ont fait confiance au groupe et près de 100 clients ont été satisfaits.


Ascalium accompagne également ses clients dans leur recherche de compétences en CDI.
CONTEXTE & OBJECTIF DU POSTE

- Dans un environnement technologique exigeant et fortement contraint, le client renforce ses équipes autour de l'Intelligence Artificielle appliquée, sur des systèmes critiques à forte responsabilité opérationnelle.
- L'objectif du poste est d'intégrer un ingénieur IA junior, très technique, capable de concevoir, entraîner, évaluer et améliorer des modèles IA, puis de contribuer à leur intégration dans des systèmes réels, avec une attention particulière portée à la robustesse, la fiabilité et la traçabilité.
- Le poste est orienté ingénierie IA concrète, loin des approches purement exploratoires ou théoriques.

VOS MISSIONS PRINCIPALES :

- Au sein d'équipes techniques pluridisciplinaires, l'ingénieur IA interviendra sur :La conception et l'implémentation de pipelines IA :
- collecte, nettoyage et préparation des données,
- feature engineering,
- entraînement et validation des modèles.
Le développement et l'amélioration de modèles :
- machine learning classique,
- deep learning selon les cas d'usage.
L'évaluation des performances des modèles :
- métriques adaptées,
- généralisation,
- robustesse,
- gestion du biais et du bruit.
L'amélioration continue des modèles existants :
- tuning,
- gestion du drift,
- optimisation des performances.
La contribution à l'industrialisation des modèles :
- versioning des données et des modèles,
- reproductibilité des expérimentations,
- intégration dans des systèmes existants.
La prise en compte de contraintes fortes :
- données partielles ou sensibles,
- environnements techniques contraints,
- exigences élevées de fiabilité et de sécurité.
PROFIL RECHERCHE

- Formation & expérience
- Formation ingénieur ou master en :Intelligence Artificielle,
- Machine Learning,
- Data Science.
2 à 4 ans d'expérience (alternance et stages exclus).Doctorat non requis.Compétences clés

- Solide socle en ingénierie IA / ML
- Capacité à implémenter des modèles de bout en bout
- À l'aise avec des données imparfaites (bruit, manque, hétérogénéité)
- Compréhension des contraintes systèmes (ressources, latence, stabilité)
Qualités personnelles

- Rigueur scientifique
- Esprit d'analyse
- Curiosité technique
- Capacité à documenter et expliquer ses choix
- Humilité face aux limites des modèles


TECHNIQUES
Langages & frameworks
Python (indispensable)

- Bibliothèques scientifiques :NumPy, Pandas,
- Scikit-learn.
Deep Learning :
- PyTorch ou TensorFlow / Keras.
Concepts IA / ML

- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Évaluation des modèles (precision, recall, F1, AUC, etc.)
- Overfitting / underfitting
- Cross-validation
- Feature engineering
- Gestion des jeux de données déséquilibrés
- Notions de robustesse et de biais
Outillage & bonnes pratiques

- Git
- Versioning des modèles / données (DVC ou équivalent apprécié)
- Structuration de pipelines reproductibles
- Bases d'intégration dans des systèmes applicatifs