Description du poste
Contexte
Dans un contexte de forte accélération des projets IA, nous recherchons un profil capable de concevoir et déployer des solutions d’intelligence artificielle de bout en bout.
L’objectif est d’accompagner l’émergence de nombreux use cases IA, depuis la phase d’analyse métier et de modélisation jusqu’à la mise en production des solutions.
Le poste nécessite une forte autonomie technique ainsi qu’une capacité à travailler sur des sujets variés mêlant data science, IA générative et engineering.
L’environnement technique est entièrement basé sur Google Cloud Platform (GCP).
Missions
- Comprendre les besoins métiers et identifier les opportunités d’usage IA
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Concevoir des solutions IA de bout en bout :
- collecte et préparation des données
- exploration et analyse de données
- modélisation et entraînement des modèles
- évaluation des performances
- industrialisation et mise en production
Développer des pipelines data et IA robustes
Participer à la mise en place d’architectures IA modernes
Travailler sur des sujets d’IA générative et d’agents IA (Agentic AI)
Développer des solutions basées sur des frameworks type LangChain / LangGraph
Intervenir sur des problématiques de séries temporelles, notamment dans le domaine de la finance
Assurer le monitoring et l’amélioration continue des modèles en production
Collaborer avec les équipes métier, produit et techniques
**Profil recherché
Compétences techniques**
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Solide expérience en :
- data analytics
- data science
- modélisation ML / IA
- mise en production de modèles
Bonne maîtrise de Python et de l’écosystème data/IA
Expérience sur des projets IA de bout en bout
Connaissance des architectures LLM et IA générative
Expérience en Agentic AI / systèmes multi-agents
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Maîtrise ou bonne connaissance de :
- LangChain
- LangGraph
Expérience sur des problématiques de séries temporelles
Sensibilité aux problématiques métiers "finance"
Expérience dans un environnement cloud GCP
Appreciées
- Expérience MLOps / LLMOps
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Maîtrise des services GCP :
- Vertex AI
- BigQuery
- Cloud Run
- GKE
- Pub/Sub
Vector databases / RAG
Docker / Kubernetes
APIs et architecture microservices