Nous recherchons pour un de nos clients, un(e) Ingénieur Machine Learning / MLOps afin de contribuer au développement, à l'industrialisation et au déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle.
Le consultant interviendra sur des projets liés à l'IA générative, aux modèles de langage (LLM), au Machine Learning et à leur mise en production dans des environnements hybrides (Cloud / On-Premise).
L'équipe est actuellement composée d'une Ingénieure MLOps/DevOps, d'un DevOps Engineer et d'une Product Owner IA.
Missions
Le consultant aura notamment pour responsabilités de :
Analyse et conception
- Analyser les besoins fonctionnels priorisés et identifier les modèles ou solutions d'IA les plus adaptés.
- Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques des solutions développées.
Développement IA
- Concevoir et développer les composants logiciels et API nécessaires aux différents cas d'usage.
- Développer des solutions basées sur des modèles de NLP, LLM, SLM et Deep Learning.
- Participer à l'intégration des modèles dans les produits et services.
Industrialisation et MLOps
- Industrialiser les modèles d'IA et assurer leur mise en production.
- Concevoir et maintenir les pipelines de déploiement.
- Mettre en place les outils nécessaires au cycle de vie des modèles (MLflow, LangChain, LangSmith ou équivalent).
- Contribuer à l'automatisation des déploiements dans des environnements Cloud et On-Premise.
Qualité et performance
- Concevoir et exécuter les campagnes de tests (charge, stress, endurance).
- Assurer le suivi des performances et de la qualité des modèles déployés.
- Garantir la scalabilité, la fiabilité et la disponibilité des solutions.
Optimisation
- Améliorer les performances des modèles existants.
- Mettre en œuvre des approches telles que :
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Fine-tuning
- LLM-as-a-Judge
- Évaluation automatique des modèles
Veille technologique
- Assurer une veille active sur les évolutions du Machine Learning, du Deep Learning et de l'IA générative.
- Expérimenter de nouvelles approches algorithmiques lorsque cela est pertinent.
Collaboration
- Collaborer avec les équipes Produit, Data, Infrastructure et Développement afin de garantir une intégration cohérente des solutions.
- Produire la documentation technique associée aux développements réalisés.
Profil recherché
Expérience
- Minimum 5 ans d'expérience en développement Machine Learning, Deep Learning ou Intelligence Artificielle.
- Expérience significative de déploiement de solutions IA en environnement de production.
- Expérience sur des environnements hybrides (Cloud / On-Premise).
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