🧠 AI ENGINEER (H/F)

🚀 Contexte

L’AI Engineer (ou Ingénieur en Intelligence Artificielle) est un expert qui conçoit, développe, et déploie des solutions intelligentes à base d’algorithmes d’apprentissage automatique, de deep learning, de traitement du langage naturel ou encore de vision par ordinateur. Il/elle se positionne à la croisée des chemins entre la science des données, le développement logiciel et la recherche en IA. Ce rôle est devenu central dans les entreprises tech, les start-ups IA-first, les laboratoires R&D et les grandes industries en quête d’automatisation intelligente.
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🎯 Rôle & Missions

• Développer des modèles d’IA adaptés aux problématiques métiers : classification, prédiction, recommandation, NLP, vision, etc.
• Participer à l’entraînement, à la validation et à l’optimisation des modèles (hyperparamètres, régularisation, etc.).
• Intégrer les modèles dans des applications métiers ou des produits tech (API, pipelines, edge computing…).
• Collaborer avec les équipes data, produit, MLOps et DevOps pour assurer une mise en production robuste.
• Effectuer une veille technologique constante sur les nouveaux modèles, frameworks, librairies et publications scientifiques.
• Documenter le travail effectué et communiquer les résultats aux parties prenantes (non techniques incluses).
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✅ Profil Recherché

• Formation supérieure en informatique, mathématiques, IA ou disciplines connexes (M2, école d’ingé, PhD apprécié).
• Solide compréhension des fondamentaux du machine learning et deep learning.
• Maîtrise des outils comme TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, JAX…
• Compétences avancées en programmation Python (voire C++/Rust pour certaines optimisations).
• Aisance avec les environnements de données : Pandas, NumPy, SQL, Spark…
• Bonnes capacités de communication, de vulgarisation technique, et de travail en équipe multidisciplinaire.
• Une expérience ou appétence pour la mise en production de modèles (MLOps, Docker, Kubernetes, MLflow…) est fortement valorisée.
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🛠️ Stack Technique

• Langages : Python (essentiel), SQL, C++ (souvent utile), Bash
• Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, HuggingFace Transformers, XGBoost
• Outillage data & MLOps : MLflow, Airflow, DVC, Docker, Kubernetes
• Cloud : AWS, GCP, Azure (avec une composante IA/ML Ops)
• Versionning & CI/CD : Git, GitHub Actions, Jenkins
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💼 Conditions & Modalités

• Poste en CDI ou freelance selon contexte
• Télétravail partiel ou full remote selon l’entreprise
• Rémunération variable selon l’expérience (souvent entre 45k€ et 90k€, voire plus dans les structures innovantes)
• Évolution possible vers des postes de Lead AI Engineer, Research Scientist ou AI Architect
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🌱 Pourquoi ce poste ?

• Un rôle à fort impact stratégique : l’AI Engineer crée des briques technologiques cœur produit.
• Un terrain d’apprentissage constant, entre recherche appliquée, programmation avancée et modélisation mathématique.
• Une contribution directe à des innovations de rupture dans des domaines aussi variés que la santé, la finance, l’industrie ou le gaming.