AI Engineer

- 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. - Capacité à évoluer efficacement au sein déquipes agiles et pluridisciplinaires. - Fort esprit analytique, rigueur et pragmatisme. - Autonomie, proactivité et sens des responsabilités. - Capacité à communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques. - Compétences en priorisation des tâches, gestion des contraintes (qualité, délais, coûts) et respect des engagements. - Solide bagage en software engineering pour développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables, principalement en Python. - Application des bonnes pratiques de développement (structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage). - À laise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés. - Expérience sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent). - Compréhension des enjeux de préparation des données, feature engineering et qualité des datasets pour les usages ML / AI. - Expérience dans lindustrialisation des modèles ML, incluant entraînement, validation, versioning et déploiement. - Sensibilisation aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring). - Appétence pour les cas dusage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et conception de frameworks dévaluation pour les systèmes GenAI (évaluation de la qualité des réponses, validation des chaînes de retrieval et dembeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations).