IA Engineer H/F

Hays
Canton de Strasbourg-1, France
17 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
French

Job location

Canton de Strasbourg-1, France

Tech stack

API
Azure
Continuous Integration
Python
Machine Learning
Node.js
TensorFlow
Management of Software Versions
PyTorch
Large Language Models
Backend
Machine Learning Operations

Job description

Vous êtes responsable de la conception, de l'optimisation et de l'industrialisation des modèles d'IA. Vous travaillez sur des systèmes avancés pour construire des solutions intelligentes capables de comprendre, générer et raisonner à grande échelle.

Votre mission : passer du modèle à la performance réelle en production., * Concevoir, entraîner et fine-tuner des modèles de Machine Learning

  • Développer et optimiser des systèmes basés sur les LLM et RAG
  • Créer des pipelines IA complets (data * modèle * déploiement)
  • Expérimenter et améliorer les performances (prompting, embeddings, retrieval)
  • Industrialiser les workflows ML (MLOps, CI/CD, monitoring)
  • Concevoir des architectures IA scalables sur cloud
  • Collaborer avec les équipes backend pour l'intégration produit

Requirements

  • Très bonne maîtrise de Python et des librairies ML (PyTorch, TensorFlow, etc.)
  • Expérience en entraînement, fine-tuning et optimisation de modèles
  • Expertise en systèmes RAG, embeddings et recherche vectorielle
  • Expérience avec Langchain, Langgraph ou frameworks équivalents
  • Connaissances solides en MLOps (CI/CD, monitoring, versioning)
  • Expérience cloud (GCP ou Azure indispensable)
  • Bonne compréhension des architectures distribuées

Le +

  • Connaissances backend (API, Node.js)
  • Sensibilité produit et cas d'usage métier

Soft skills

  • Esprit analytique et expérimental
  • Rigueur scientifique et orientation résultats
  • Curiosité forte pour les avancées IA

Benefits & conditions

  • Travail au cœur des innovations IA (LLM, RAG, GenAI)
  • Forte composante R&D et optimisation
  • Impact direct sur les capacités intelligentes des produits

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