Descriptif du poste:\n\n 2 jours de télétravail / semaine - Toulouse - Au moins 3 ans d'expérience \n\n \nVous êtes passionné(e) par l'Intelligence Artificielle, le Machine Learning, le Deep Learning, la GenAI et la Data ? Vous souhaitez contribuer à des projets concrets à fort impact tout en apportant votre vision technique et votre capacité à structurer les solutions ?\n\n \nDans le cadre de notre développement, nous recherchons un.e Tech Lead IA pour rejoindre notre centre d'expertise dédié à l'Intelligence Artificielle. \n\n \nContexte : \nEn tant que Tech Lead IA, vous intervenez comme référent technique sur vos sujets IA, avec une vraie responsabilité sur la partie projet et architecture.\nL'objectif n'est pas seulement de "faire des modèles", mais de transformer des problématiques métiers complexes en solutions IA robustes, utiles et exploitables dans la durée.\n\n \nVoici un aperçu détaillé de vos missions : \n* Concevoir, entraîner et déployer des modèles d'Intelligence Artificielle en environnement réel ;\n* Définir des protocoles d'évaluation rigoureux, alignés sur les enjeux métier ;\n* Anticiper les problématiques de biais, de variance, de déséquilibre des données, bruit et de dérive ;\n* Mettre en place du monitoring et optimiser les performances et les coûts ;\n* Contribuer activement aux choix d'architecture ;\n* Découper les problématiques complexes en étapes priorisées et actionnables ;\n* Accompagner les équipes dans les bonnes pratiques en matière d'IA, Data et MLOps.\n\nProfil recherché:\n\nVous disposez d'une solide formation en Intelligence Artificielle.\nVous justifiez d'une expérience d'au moins 3 ans en Intelligence Artificielle, Machine Learning, Deep Learning, IA Générative (GenAI) et Data Science. \nVous maîtrisez le cycle de vie complet des modèles, de la conception à l'industrialisation, et êtes capable d'intervenir sur des problématiques de MLOps et de mise en production.\n\nVous possédez les compétences nécessaires au rôle de Tech Lead IA:\n* Traduire un besoin métier en solution technique pragmatique ;\n* Comparer plusieurs approches et défendre vos choix ;\n* Arbitrer en tenant compte des contraintes de performance, de coûts, de délais et de maintenabilité ;\n* Structurer la démarche projet et apporter un cadre méthodologique adapté.\n\nUne expérience dans des contextes produit est particulièrement appréciée.\nVous êtes également à l'aise avec les méthodologies Scrum et/ou Kanban.\n\nVous maîtrisez les fondamentaux de l'IA :\n* Apprentissage supervisé et non supervisé\n* Régularisation, validation croisée, métriques d'évaluation\n* Interprétabilité et explicabilité des modèles (XAI, importance des variables, biais des modèles)\n* Sensibilité aux enjeux éthiques et réglementaires liés à l'IA (confidentialité, cyber, IA responsable, etc.)\n* Compréhension fine du cycle de vie d'un modèle IA\n\nVous avez déjà travaillé avec plusieurs des technologies suivantes :\n* Systèmes agentiques (LangChain, LangSmith, CrewAI, frameworks d'orchestration d'agents)\n* Vector Databases (FAISS, Qdrant)\n* Computer Vision ou modélisation de séries temporelles\n* Scikit-learn, PyTorch \nAu-delà des outils, nous recherchons avant tout une personne capable d'analyser, challenger et orienter les décisions techniques.