Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning (CNN, RNN, Transformers, Diffusion Models, etc.) selon les besoins des projets. Participer à la collecte, préparation et annotation des données (images, sons, signaux, texte). Optimiser les modèles pour une mise en production efficace (quantization, pruning, distillation, déploiement sur GPU/Edge). Collaborer avec les équipes R&D, cloud, et embarqué pour intégrer les modèles dans les produits. Réaliser une veille technologique active sur les nouvelles architectures, frameworks et méthodes d'apprentissage. Accompagner et former les équipes internes sur les bonnes pratiques IA  Bac+5 / Doctorat en informatique, mathématiques appliquées ou IA. Minimum 5 ans d'expérience dans le développement de modèles Deep Learning (vision, NLP, multimodalité.). Maîtrise des frameworks : PyTorch, TensorFlow, ONNX, OpenVINO, TensorRT. Bonnes compétences en Python, Linux, et outils MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes). Connaissances appréciées en C++, CUDA, et Edge AI. Esprit d'analyse, curiosité, rigueur scientifique et goût pour l'innovation.