La Mission :

Rejoignez-nous dans une aventure professionnelle passionnante de l’IA générative et qui a du sens.

En tant que Data engineer vous jouerez un rôle clé dans le : 

• Développement de modèles prédictifs et prescriptifs pour optimiser les opérations et les processus décisionnels.

• La présentation des applications au métier lors de la phase de développement pour récupérer du feedback et itérer.

Vous aurez comme mission de :

• Collecter, traiter et analyser des données provenant de sources variées afin d’identifier tendances, anomalies et opportunités.

• Développer des modèles prédictifs et prescriptifs pour optimiser les processus et la prise de décision.

• Exposer les applications aux utilisateurs métier pour recueillir du feedback et affiner les solutions.

• Transformer et stocker les données dans des bases adaptées

• Concevoir des outils de monitoring pour assurer la performance des modèles de Machine Learning.

• Documenter les méthodologies et résultats pour garantir la reproductibilité des travaux.

• Mettre en production et assurer la maintenance des modèles tout en garantissant leur fiabilité et robustesse.

Les points forts de la mission :

• Travailler sur des projets ayant un impact direct sur la réduction de la pollution et l’optimisation industrielle.

• Évoluer dans un environnement stimulant au sein d’une entreprise engagée dans des problématiques environnementales.

• Collaborer avec des équipes transverses et être au cœur de projets technologiques innovants.

• Télétravail : 2 jours par semaine pour un meilleur équilibre entre vie professionnelle et personnelle.

Et si c’était vous ?

Diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou équivalent, vous justifiez d’au moins 4 ans d’expérience dans la mise en place et le déploiement de pipelines de traitement des données de modèles IA.

Vous maitrisez le développement et le déploiement de modèles IA sur le cloud (Azure ML, Google Cloud AI) avec une expertise en NLP (Transformers, BERT, GPT).

Une solide compétence en Python, TensorFlow, PyTorch ainsi qu’en conteneurisation (Docker, Kubernetes) est essentielle.

1. Un premier échange téléphonique d’une dizaine de minutes pour définir vos attentes et votre projet professionnel.

2. Un entretien réalisé avec un Ingénieur d’Affaires.

3. Réunion technique et proposition d’offres…