Descriptif du poste:\n\nNotre client est un éditeur logiciel international spécialisé dans l'optimisation des opérations retail, avec des solutions permettant d'améliorer la prévision de la demande, le réapprovisionnement, la planification et la performance opérationnelle des magasins.\nDans le cadre du développement d'une business unit dédiée aux opérations magasin, l'entreprise renforce son équipe IA afin de concevoir, industrialiser et maintenir des modèles utilisés en production sur des volumes importants de données et des cas d'usage à fort impact métier.\nLe poste s'adresse à un profil AI Engineer ou ML Engineer capable d'intervenir de bout en bout : conception du modèle, intégration produit, mise en production, monitoring, amélioration continue et résolution des incidents.\nMissions\n* Concevoir et déployer des fonctionnalités IA de bout en bout\n* Cadrer les besoins avec les équipes produit, data et métier\n* Participer au feature engineering, à l'entraînement, à l'évaluation et au monitoring des modèles\n* Mettre en production des modèles ML robustes, observables et scalables\n* Contribuer aux sujets de forecasting, optimisation, détection d'anomalies et décision sous incertitude\n* Construire des boucles de feedback permettant d'améliorer les modèles à partir des résultats observés en production\n* Diagnostiquer et résoudre les défaillances en production, du correctif rapide à la solution durable\n* Faire le lien entre performance technique et impact business : réduction du gaspillage, diminution des ruptures, amélioration des marges\n\nProfil recherché:\n\n* Bac+5 obligatoire, idéalement grande école d'ingénieurs, master spécialisé en IA ou parcours scientifique quantitatif solide\n* Minimum 1 an d'expérience hors stage et alternance en tant qu'AI Engineer, ML Engineer ou rôle proche\n* Expérience concrète de mise en production de modèles ML, au-delà d'un rôle purement R&D\n* Bonne culture ML générale : Transformers, modèles de fondation, mécanismes d'attention\n* Très bon niveau en Python\n* Connaissance d'au moins un cloud provider : GCP, AWS ou équivalent\n* Intérêt pour les systèmes ML robustes, le monitoring, l'observabilité et les environnements à taux de service critique\n* Anglais courant indispensable\n* Basé à Paris ou en capacité de travailler régulièrement sur site\nEnvironnement technique\nPython, Machine Learning, ML Engineering, Transformers, modèles de fondation, mécanismes d'attention, forecasting, séries temporelles, optimisation, détection d'anomalies, feature engineering, entraînement, évaluation, monitoring, pipelines, API, PyTorch, Polars, Dagster, dbt, GCP, Cloud Run, BigQuery, PostgreSQL, GPU, mise en production, observabilité, systèmes agentiques.