Senior Machine Learning Engineer / LLM / Gen AI (H/F)

CLIENT

Dans un contexte de transformation de l'entreprise, et pour renforcer l'équipe actuelle, nous recherchons plusieurs profils :

• Senior Machine Learning Engineer (H/F)

Nous recherchons des profils en Freelance et en CDI, ayant une expertise en Machine Learning, MLOps et industrialisation des modèles d’IA.
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MISSIONS

Les Machine Learning Engineers sont responsables de la conception, du développement et de la mise en production de modèles d’apprentissage automatique destinés à optimiser et automatiser les opérations de recrutement et de gestion des talents.

Ils travailleront sur l'entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles d’IA, tout en assurant leur scalabilité et leur intégration dans notre écosystème technologique.

Leurs responsabilités incluent :

• Développement et optimisation de modèles d’IA (LLMs, vision, NLP, recommandations).
• Implémentation des meilleures pratiques en MLOps (CI/CD, monitoring, orchestration des modèles).
• Conception et maintenance d’architectures scalables et distribuées.
• Industrialisation et déploiement des modèles sur des infrastructures cloud (AWS, GCP, Azure).
• Collaboration avec les équipes software et data pour intégrer les modèles au sein de nos produits.
• Amélioration continue des performances et des temps d’inférence des modèles.
• Veille technologique et expérimentation de nouvelles approches en IA et Deep Learning.

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PROFILS
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• Expérimenté : Plus de 5 ans d’expérience en Machine Learning et MLOps, avec une expertise sur des technologies comme Python, TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn.
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• Leadership : Capacité à concevoir et implémenter des solutions ML robustes et évolutives.
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• Builder : Enthousiaste à l'idée de poser les bases techniques et méthodologiques dans un environnement en forte croissance.
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• Passionné : Réellement motivé par l’impact de l’IA dans l’automatisation du recrutement et la gestion des talents à grande échelle.
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• Curieux : Aime découvrir et expérimenter de nouvelles technologies et modèles d’apprentissage automatique.
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• Engagé : Ce poste demande un fort investissement et une volonté de contribuer à une mission ambitieuse.
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STACK TECHNIQUE

• Développement : Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
• MLOps : CI/CD, monitoring, orchestration des modèles (Kubeflow, MLflow, Airflow)
• Cloud : AWS, GCP, Azure (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)
• Infrastructure : Docker, Kubernetes, GitHub Actions
• Data & APIs : Industrialisation des modèles, API REST/GraphQL, bases de données NoSQL/SQL
• Systèmes distribués : Optimisation et déploiement de modèles à grande échelle
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EQUIPE

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PROCESS

1. Visio avec le CTO
2. Test technique (Pair Programming)
3. Visio avec le Co-Founder
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MODALITÉS

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