Ingénieur Intelligence Artificielle (H/F) - CDI - Île-de-France

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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 : LLM (fine-tuning, RAG, agents conversationnels). Computer Vision (détection d'objets, segmentation, reconnaissance faciale). NLP (compréhension de langage, génération de texte, analyse de sentiments). Séries temporelles (prédiction, détection d'anomalies). Expérimenter avec des frameworks avancés : Transformers (Hugging Face, PyTorch, TensorFlow). Diffusion Models (Stable Diffusion, DALL-E). 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 : Entraînement (MLflow, Weights & Biases). Déploiement (TensorFlow Serving, FastAPI, ONNX Runtime). 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 : Suivre les avancées en IA (papers, conférences, outils open-source). 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 : Deep Learning : PyTorch, TensorFlow, Keras, JAX. LLM : Hugging Face (Transformers), LangChain, LlamaIndex. Computer Vision : OpenCV, PIL, YOLO, Detectron2. Modèles : Transformers (BERT, T5, Llama, Mistral). Diffusion Models (Stable Diffusion, ControlNet). Optimisation : Quantization, Pruning, Distillation. Outils MLOps : Expérimentation : MLflow, Weights & Biases, TensorBoard. Déploiement : FastAPI, Flask, ONNX, Triticum. Monitoring : Evidently, Arize, Prometheus. Cloud et Infrastructure Cloud Providers : AWS : SageMaker, Lambda, EC2, S3. Azure : Azure ML, Databricks, Cognitive Services. GCP : Vertex AI, BigQuery, TPU. Containerisation : Docker, Kubernetes (EKS, AKS, GKE). CI/CD : GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins. Data Engineering Traitement des données : Big Data : Spark, Databricks, Dask. 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 : Clean Code, tests unitaires (Pytest), documentation (Sphinx, MkDocs). Gestion de version (Git, DVC). Profil recherché Expérience minimale de 4 ans en Intelligence Artificielle, avec des réalisations concrètes en : Entraînement de modèles (LLM, Computer Vision, NLP). 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). ALTEN est un employeur engagé en faveur de la diversité et de l'inclusion.