POSTE : Référent IA Lead Ml - IA Generative H/F DESCRIPTION : L'ENTREPRISE, est une Start-up qui est née d'une collaboration avec l'un des plus grands groupe retail en France, qui contient de grandes marques de distributeurs connues de tous. Leur objectif est de révolutionner et faciliter le travail des équipes métiers et terrain grâce à une IA générative qui puisse convertir les données en outils opérationnels pour accélérer la prise de décision, optimiser l'efficacité des équipes et offrir une meilleure expérience clients. En tant que Lead developer Machine Learning Engineer, tu rejoindras une petite équipe de ML engineer, référent IA, tu devras driver, pousser, être moteur des sujets IA, dans un objectif "product driven". Tu seras responsable de la vision technique et de la mise en oeuvre des algorithmes d'IA qui permettent au copilote de comprendre, raisonner et répondre de manière fiable aux questions métier des utilisateurs. Définir et piloter la stratégie IA : concevoir la roadmap technique autour du RAG, de la recherche sémantique, des modèles de langage (LLM), de l'orchestration d'agents (LangGraph, etc.) et de la qualité des réponses. Encadrer et faire grandir l'équipe Engine (MLE, data scientists, data engineers) : pair programming, code reviews, mentoring, recrutement, et mise en place de bonnes pratiques. Concevoir et industrialiser des pipelines IA : ingestion, vectorisation, indexation, fine-tuning, évaluation et monitoring des modèles. Garantir la robustesse et la scalabilité des composants IA, en lien étroit avec l'équipe platform/backend. Stack & outils utilisés : - Langages : Python - Frameworks IA : LangChain, HuggingFace, Sentence Transformers - Infra / Cloud : GCP, Google Cloud Storage, BigQuery, API Google Drive - Vector DB & Graphs : Qdrant, Neo4j - Dev & monitoring : Git, DVC, Langfuse, Chainlit, FastAPI PROFIL : - Expérience solide (7+ ans) en Machine Learning / NLP / LLM, dont une partie significative sur des projets SaaS en production. - Maîtrise des concepts et outils RAG & LLMOps. - LangChain/LangGraph, orchestration d'agents, etc. - Aisance en Python, et une compréhension des architectures backend/data. - Expérience en mise en production de modèles, CI/CD ML, monitoring et performance. - Des compétences en leadership technique : mentoring, revue de code, transmission de bonnes pratiques. - Curiosité, pragmatisme et passion pour l'innovation appliquée au réel.