POSTE : Ingénieur IA - Data Scientist H/F DESCRIPTION : Pour aller plus loin, nous recherchons un(e) ingénieur(e) IA / Data Scientist, pour renforcer notre équipe nantaise et intervenir sur des projets pour des clients dans des domaines variés (Services Publics, Banque/Assurance, Transport, Industrie, Retail). Vous interviendrez sur des périmètres variés, et selon les missions, vous prendrez plus au moins part aux activités suivantes : * Concevoir, entraîner et industrialiser des modèles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle (générative, agentique, ), de la première analyse jusqu'à la mise en production. * Construire et fiabiliser nos briques d'intelligence artificielle générative : moteurs d'inférence, évaluation des modèles, chaînes de génération augmentée par la recherche. * Développer en Python des composants robustes et réutilisables (cadres et gabarits de projet) pour accélérer les équipes. * Mettre en place l'industrialisation des modèles : intégration et déploiement continus, supervision et observabilité. * Partager : revues de code, documentation, veille technologique et diffusion des bonnes pratiques. PROFIL : Les atouts pour réussir : * Bac +5 en informatique, mathématiques, statistiques ou science des données, vous avez au minimum 3 ans d'expérience professionnelle en science des données et en ingénierie de l'intelligence artificielle. * Votre expérience est variée et vous disposez d'un socle technique solide dans les domaines suivants : * Science des données : analyse exploratoire des données, réduction de dimensionnalité (PCA), techniques de clustering et modélisation statistique ; apprentissage automatique et profond (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). * Modèles de langage (LLM) : fine-tuning, prompt engineering, architectures RAG et frameworks d'orchestration ; solutions open source et souveraines autour des modèles de langage (HuggingFace, vLLM). * Industrialisation (MLOps / LLMOps) : industrialisation des modèles, intégration et déploiement continus dédiés à l'intelligence artificielle, monitoring et observabilité (MLflow, Docker, Kubernetes). * Développement Python : code de qualité, packaging, tests automatisés et structuration de projet. * Architecture : maîtrise des API, des architectures microservices et des environnements cloud et on-premise. * Sécurité : maitrise des enjeux RGPD, assurer la robustesse et la fiabilité des modèles développés, la sécurité des pipelines IA (MLOps / LLMOps) * Un plus : développement front-end Angular pour nos interfaces et portails d'intelligence artificielle et des notions de Java pour le back-end de certains produits.