Lead IA & ML Engineer - F/H
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Nous associons, dans une même chaîne de valeur, conseil en stratégie, design de service et design émotionnel, management et valorisation de la donnée, ingénierie et conseil technologique, réalisation logicielle et expertise en cybersécurité.
Notre singularité repose sur les talents pluriels de nos équipes, au service de la satisfaction et de la performance de nos clients.
Le Pôle Data De Niji C'est Avant Tout Une Équipe à Taille Humaine Et Pluridisciplinaire, Composée De Consultants Et Experts Qui Conseillent Et Appuient Nos Clients Sur Toutes Les Étapes Du Cycle Des Données
- de la collecte à la valorisation dans des services innovants,
- en passant par les architectures de stockage et de services.
Nos directeurs : experts confirmés de la gouvernance des données, de la data science de l'IA et des méthodologies d'industrialisation de l'IA (MLOps, DataOps), recherchent de nouveaux talents tous complémentaires avec plusieurs niveaux de qualification et séniorité, qui travailleront en synergie avec la large palette de compétences de Niji en développement, communication, cybersécurité et en conseil.
Intégrer le Pôle Data de Niji c'est avoir l'assurance d'être accompagné dans sa progression et le développement rapide de ses compétences ,vous suivez un parcours de formation riche et diversifié, visant à vous faire rapidement monter en expertise et à vous certifier.
En tant que Lead Data Scientist / ML Engineer, vos principales missions seront les suivantes :
- Concevoir, développer et déployer des solutions d’intelligence artificielle innovantes, notamment autour de l’IA générative et des modèles de langage (LLM), en lien direct avec les besoins métiers.
- Implémenter des modèles avancés (LLM, IA générative, NLP, Computer Vision…) en utilisant Python et des frameworks tels que LangChain / LangGraph / Hugging Face.
- Construire et optimiser des pipelines RAG (Retrieval Augmented Generation) avec des bases vectorielles comme ChromaDB, FAISS ou Elasticsearch.
- Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, Data Engineering et DevOps pour assurer la cohérence technique, la performance et l’industrialisation des modèles.
- Encadrer techniquement les projets IA et accompagner les data scientists sur les bonnes pratiques de développement, d’évaluation et de déploiement des modèles.
- Mettre en place les environnements MLOps : conteneurisation (Docker / Compose), intégration et déploiement continus (CI/CD), et orchestration (Kubernetes).
- Suivre et améliorer les performances des modèles à l’aide d’outils tels que MLflow, TensorBoard, scikit-learn, en veillant à leur robustesse et leur scalabilité.
- Participer activement à la documentation technique, aux bonnes pratiques et à la standardisation des développements IA au sein de l’équipe.
- Êtes diplômé(e) d’une école d’ingénieur, université ou équivalent Bac+5 en Data Science, Informatique, Mathématiques appliquées ou IA ;
- Disposez d’une expérience confirmée (5 ans minimum) en Data Science / ML Engineering, dont au moins 2 ans sur des projets d’IA générative et LLM
- Maîtrisez Python et les frameworks de l’écosystème IA (LangChain, LangGraph, Hugging Face, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn…) ;
- Avez une expérience solide dans la conception et le déploiement de pipelines ML (Airflow, MLflow, Dataiku, Jenkins, Docker, Kubernetes…) ;
- Avez déjà travaillé sur le déploiement cloud (Azure, AWS ou GCP) et maîtrisez les principes du MLOps (CI/CD, monitoring, automatisation) ;
- Savez traduire les besoins métiers en solutions IA concrètes, avec une bonne compréhension des enjeux de performance, qualité et scalabilité ;
- Êtes reconnu(e) pour votre leadership technique, votre esprit collaboratif et votre capacité à fédérer une équipe autour d’une vision IA ;
- Process de recrutement : premier contact RH puis rencontre avec nos opérationnels.
- Rejoindre l'expérience Niji IA c'est avoir l'assurance de participer à une aventure humaine dans un environnement de travail motivant, challengeant et innovant.
- NijiU: notre plateforme de formation digital learning contenant près de 3 000 modules en accès libre.
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