> Markdown version of [/jobs/ext/1574026-ai-engineer-f-h](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1574026-ai-engineer-f-h). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # AI Engineer (F/H - **Company:** Verisure SAS - **Location:** Antony, France (Remote available) - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Tensorflow, Pytorch, Large Language Models, Snowflake, Prompt Engineering, Deep Learning, Generative AI, HuggingFace, Machine Learning Operations, Docker - **Published:** July 31, 2026 - **Apply:** https://espace-emploi.agefiph.fr/jobs/21556496 ## About the Role Compétences techniques fondamentales * Forte expertise en Machine Learning, statistiques et évaluation de modèles. * Solide compréhension des architectures Deep Learning (Transformers, CNN, RNN, embeddings). * Expérience en GenAI engineering : * RAG * Prompt engineering structuré * Fine-tuning / adaptation de LLM * Très bonne maîtrise de l'écosystème Python : PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, MLflow, etc. * Capacité à produire un code propre, robuste et maintenable. Engineering & MLOps Mindset * Maîtrise du versionnage, de la reproductibilité, des bonnes pratiques d'ingénierie. * À l'aise dans la construction de pipelines. * Connaissances CI/CD, supervision, Docker, APIs. Bonus appréciés * Connaissance des frameworks d'évaluation : RAGAS, DeepEval, … * Expérience cloud AWS, Snowflake (prétraitement, orchestration, stockage). * Sensibilité aux contraintes de gouvernance et de sécurité IA en environnement entreprise. * Connaissance des technologies MCP serveur., * 2 à 5 ans d'expérience en tant qu'AI/ML engineer ou Data Scientist avec fort ADN engineering ; * Passion pour la création de solutions IA fiables, pragmatiques, orientées valeur ; * Curiosité, rigueur, sens de l'innovation responsable ; * Capacité à vulgariser des concepts complexes ; * Maîtrise de l'anglais indispensable (travail en équipe internationale). ## Description AI & Développement de modèles * Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning et Deep Learning pour des cas d'usage internes. * Développer des composants GenAI (RAG, extraction d'information basée LLM, fine-tuning). * Mettre en œuvre des architectures hybrides ML + LLM pour la segmentation, la classification, la prévision ou le résumé de texte. * Choisir l'architecture la plus adaptée (ML vs LLM) selon la valeur ajoutée réelle. * Maîtriser les techniques avancées de prompting (prompts structurés, approche systématique, optimisation itérative) * Une connaissance des technologies MCP serveur est un plus. Pipeline & Engineering * Concevoir des pipelines de bout en bout, industrialisables et robustes. * Garantir reproductibilité, modularité et documentation claire. * Développer des pipelines efficaces pour le prétraitement et l'évaluation. Évaluation, tests & maîtrise des coûts * Appliquer des méthodologies d'évaluation systématiques (benchmarks LLM, indicateurs de qualité, etc.). * Surveiller les performances et dérives des pipelines. * Optimiser les coûts : taille de modèles, quantification, batching, caching… Collaboration avec Group Technology * Préparer les ressources techniques nécessaires pour l'industrialisation par le Groupe si nécessaire (modèles, documentation, tests, API). * Participer à la gouvernance et aux choix d'architecture. Interaction métier (avec l'AI Product Manager) * Accompagner l'AI PM France dans l'analyse de faisabilité, des contraintes et de l'effort. * Traduire les besoins métier en spécifications techniques. * Expliquer clairement les compromis ML vs GenAI aux équipes non techniques. ## Related Videos - [Shipping Faster with Less: Render on Cloud Hosting, AI Workloads, and the Future of DevOps](https://www.wearedevelopers.com/videos/1894-shipping-faster-with-less-render-on-cloud-hosting-ai-workloads-and-the-future-of-devops) - [How Cisco embraced a DevOps culture within its network engineering team](https://www.wearedevelopers.com/videos/99-how-cisco-embraced-a-devops-culture-within-its-network-engineering-team) - [Photonic Computing: Programming a New Class of AI Accelerators (incl. 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