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Senior machine learning engineer - ai initiatives (w/m/nb)

Paris
Ubisoft
Publiée le 8 mars
Description de l'offre

Description du poste

Rejoignez l’équipe AI Initiatives d’Ubisoft et contribuez à façonner l’avenir du cycle de vie de l’information au sein du groupe. Des moteurs de recherche hybrides avancés aux pipelines RAG complexes en passant par le raisonnement agentique, nous concevons les outils qui transforment l’information brute en décisions rapides et éclairées.
Si vous souhaitez repousser les limites de la collaboration entre humains et IA pour résoudre des problèmes complexes, cet environnement est fait pour vous.

Nous recherchons un·e ingénieur·e Machine Learning hautement qualifié·e pour concevoir, construire, évaluer et optimiser des modèles d’IA et des systèmes intelligents qui alimentent ces applications. Vous travaillerez à l’intersection de la recherche en apprentissage automatique, des systèmes de données à grande échelle et de l’ingénierie de production — en transformant les capacités IA les plus avancées en solutions robustes, évolutives et opérationnelles.

Vos principales missions seront les suivantes :

1. Concevoir et optimiser des systèmes d’IA: Concevoir, affiner et optimiser des modèles de machine learning, y compris des systèmes basés sur des LLM, du retrieval et du multimodal pour un usage en production.
2. Construire des pipelines RAG et agentiques: Développer et améliorer des pipelines RAG et des workflows agents, incluant embeddings, recherche vectorielle, orchestration et évaluation.
3. Extraire des insights de l’utilisation interne de l’IA: Exploiter les données de la plateforme IA interne (interactions chat, prompts, logs d’utilisation) pour réaliser extraction de thèmes, clustering et analyse des tendances, et transformer ces usages en insights produits actionnables.
4. Mettre en production et scaler des modèles: Déployer, surveiller et optimiser des modèles ML dans des environnements cloud natifs, en garantissant scalabilité, fiabilité et efficacité des coûts.
5. Évaluer et améliorer la performance des modèles: Définir des cadres d’évaluation, mener des expérimentations et améliorer en continu la qualité, la robustesse et l’impact utilisateur des modèles.
6. Collaborer avec les équipes techniques et produit: Travailler avec les équipes software, SRE et produit afin d’intégrer les systèmes IA dans des architectures évolutives et livrer des solutions à fort impact.

Qualifications

Votre profil

Nous recherchons un·e spécialiste ML avec une expertise technique approfondie et une forte orientation ingénierie de production.

Qualifications

7. Expérience : Expérience solide en ingénierie machine learning ou en IA appliquée, avec une expérience avérée de livraison de systèmes ML en production.
8. Programmation & Frameworks : Excellente maîtrise de Python et expérience pratique avec des frameworks ML tels que PyTorch, TensorFlow, JAX, ou équivalents.
9. LLMs & IA moderne : Maîtrise pratique des modèles de langage (LLM), embeddings, architectures transformers, fine-tuning ou prompt engineering.
10. RAG & Retrieval : Expérience dans la conception ou mise en œuvre de pipelines RAG, y compris bases vectorielles, recherche hybride et optimisation des requêtes.
11. Déploiement & Cloud : Expérience du déploiement de modèles via APIs avec Docker et des plateformes cloud telles qu’AWS, GCP ou Azure.
12. Data & System Thinking : Bonne compréhension des pipelines de données, de l’expérimentation, des métriques d’évaluation, et des systèmes ML distribués et scalables.

Qualifications appréciées

13. Expérience dans la construction ou l’intégration d’agents IA et de systèmes multi-agents (e.g., LangGraph, CrewAI, Strands Agents).
14. Connaissance des techniques d’optimisation d’inférence (quantification, distillation, batching, caching).
15. Expérience avec des modèles multimodaux (texte, vision, audio).
16. Connaissance des bonnes pratiques MLOps : registres de modèles, CI/CD pour ML, monitoring, détection de dérive.
17. Expérience avec des workloads IA dans des environnements cloud natifs (Kubernetes, serverless) et/ou contributions open source ou recherche.

Opportunités d’évolution

Rejoindre notre équipe en tant qu’Ingénieur·e Machine Learning dans les Initiatives IA vous permettra de :

18. Construire des systèmes IA ayant un impact direct sur les workflows créatifs et la prise de décision chez Ubisoft.
19. Travailler sur les paradigmes IA les plus avancés : systèmes agentiques, raisonnement multimodal…
20. Influencer l’évolution des standards et bonnes pratiques IA au sein d’une organisation globale.
21. Évoluer vers des rôles de leadership technique senior ou vers des expertises IA pointues.

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