ML Engineer H/F
Role details
Job location
Tech stack
Job description
En tant que ML Engineer, tu participeras à des projets d'envergure pour nos clients en :
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Concevant et développant des architectures AI/ML scalables dans le cloud public ;
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Intégrant des modèles AI/ML dans des applications existantes ;
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Mettant en place et optimisant des pipelines MLOps pour industrialiser les modèles ;
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Implémentant des solutions d'IA générative (LLM, RAG, vector DB) ;
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Déployant des modèles personnalisés ou managés ;
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Collaborant avec des équipes Data Science, Data Engineering, DevOps et métier ;
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Participant à la veille technologique et en sensibilisant les clients aux enjeux éthiques et légaux de l'IA. Notre écosystème technique :
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Cloud public : AWS, GCP, Azure
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AI/ML Platforms : SageMaker, Bedrock, Vertex AI
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MLOps : MLflow, Kubeflow
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Orchestration : Airflow, MWAA, Step Functions, Cloud Composer, Cloud Workflows
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CI/CD : GitLab, Terraform
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Conteneurisation : Docker, Kubernetes
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Déploiement : ECS, EKS, Lambda, Cloud Run, GKS, Cloud Functions
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Développement : Python, FastAPI, Flask, LangChain, LlamaIndex
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Bases vectorielles : PostgreSQL (pgvector), OpenSearch, Vertex AI Vector Search
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Bonnes pratiques : Tests, Craftsmanship, Agilité, Pourquoi rejoindre IPPON ?
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Apprentissage continu : Du temps vraiment dédié à ta progression - formations internes, passage de certifications, participation à des conférences, veille technique partagée.
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Mentorat : Notre programme BlackBelt permet à nos consultants d'être accompagnés dans leur montée en compétences via un mentorat personnalisé.
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Valorisation de ton expertise : Contribution au blog technique, REX, livres blancs, animation d'événements.
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Un collectif qui tient ses promesses : Esprit d'équipe, moments de partage réguliers, événements internes, et environnement où on se connaît vraiment.
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Des projets qui ont du sens : des missions de build principalement, avec des technos récentes, et un impact concret. Tu interviendras dans des contextes variés, de la PME en croissance au grand compte en transformation., Nous nous appuyons sur un écosystème technique solide : Scala, Python, SQL, Spark, Kafka, dbt, Snowflake, Databricks, BigQuery, avec des partenariats forts avec Databricks, Snowflake et dbt notamment. Nos expert·e·s couvrent également les métiers de l'IA et du Machine Learning afin d' accompagner l'industrialisation de modèles et l'intégration de l'IA générative dans des architectures data robustes.
Requirements
Tu es de tempérament curieux, force de proposition, avec le sens du partage et l'envie de progresser en continu au sein d'une communauté IA en pleine accélération. De formation Bac+5 avec une expérience solide en Machine Learning appliqué, tu maîtrises plusieurs technologies parmi celles évoquées plus haut.