Les projets pourront concerner l'analyse prédictive, l'automatisation de processus, la vision par ordinateur, les assistants IA, l'exploitation de données industrielles ainsi que le développement de systèmes intelligents pour différents secteurs d'activité. Missions - Développer, entraîner et optimiser des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. - Mettre en œuvre des systèmes de classification et de prédiction basés sur des données structurées et non structurées. - Concevoir et intégrer des modèles d'IA générative (LLM, modèles de diffusion, génération de texte/images). - Développer des pipelines de traitement du langage naturel (NLP) pour l'extraction sémantique, l'analyse du langage, les Chatbots, le RAG, etc. - Collaborer avec les équipes de développement et d'ingénierie des données pour mettre les modèles en production (MLOps). - Expérimenter de nouvelles technologies et de nouveaux Framework afin d'améliorer les performances et l'évolutivité. - Participer à la veille technologique et à l'évaluation de nouvelles approches en Intelligence Artificielle afin de contribuer à l'innovation des solutions développées. Compétences requises - Formation Bac +5 minimum en informatique, ingénierie ou dans une discipline apparentée. - Excellente maîtrise de Python et des principales bibliothèques ML/IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn). - Expérience en TALN : Transformers, spaCy, HuggingFace, modèles LLM. - Connaissance des pipelines d'entraînement, de l'ingénierie des caractéristiques et de l'évaluation des modèles. - Maîtrise des architectures cloud (Azure, AWS ou GCP). - Capacité à travailler avec des API, des microservices et des conteneurs (Docker, Kubernetes). - Connaissance des bonnes pratiques de mise en production des modèles IA (MLOps, monitoring, versioning, CI/CD) appréciée. - Une expérience sur des projets de Computer Vision, d'analyse d'images ou d'exploitation de données industrielles constitue un atout.