Machine Learning Engineer (H/F)

évoluer les composants d’IA générative (RAG, assistants conversationnels) - Concevoir les chaînes de traitement (prompts, orchestration, validation des réponses) - Garantir la qualité, la pertinence et la fiabilité des outputs IA 3. Industrialisation & MLOps - Industrialiser les modèles et mettre en place des pipelines de production - Gérer le versioning des modèles, données et prompts - Suivre la performance et la qualité du service IA en production 4. Collaboration & intégration produit - Collaborer avec les équipes produit, data et développement pour intégrer les modèles - Traduire les besoins métier en solutions IA concrètes - Participer aux échanges techniques et à la structuration des cas d’usage 5. Veille & amélioration continue - Assurer une veille active sur les technologies ML et IA générative - Tester et expérimenter de nouvelles approches - Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques au sein de l’équipe Votre, * Connaissance approfondie en mathématiques

• Développement de produits basés sur l’IA
• Développer des algorithmes pour l’analyse de données
• Développer des modèles prédictifs pour l’analyse de données
• Optimiser les performances des systèmes d’IA

profil Vous justifiez de 5 ans d’expérience en Machine Learning ou en IA, avec une expérience en mise en production de modèles. Vous maîtrisez Python et les principales techniques de modélisation ainsi que les bases de l’industrialisation des modèles. Vous avez également une bonne compréhension des architectures LLM, des approches RAG et des enjeux liés à la qualité des outputs IA. À l’aise dans des environnements techniques complexes, vous savez intervenir de bout en bout, du prototype à la production. Curieux(se) et pragmatique, vous êtes capable d’arbitrer entre rigueur scientifique et contraintes produit, tout en collaborant efficacement avec des profils techniques et métiers. Une expérience sur des projets IA en production, des architectures SaaS ou des cas d’usage métier (RH, planification, opérations) constituera un atout., Savoir-être professionnels

• Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
• Faire preuve de rigueur et de précision
• Faire preuve de créativité, d’inventivité, OCTIME

• Qualification : Cadre
• Secteur d’activité : Conseil en systèmes et logiciels informatiques

A propos du Groupe Octime Depuis plus de 25 ans, le Groupe Octime accompagne les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs dans la digitalisation de leurs ressources humaines pour optimiser la performance et créer les conditions d’équité et de bien-être au travail. Présent dans tous les secteurs d’activité (retail, services, hôtellerie, etc.), le Groupe est le numéro 1 sur le secteur de la santé et du médico-social. Fin 2025, il consolide son leadership en France avec l’acquisition de Qoia, éditeur historique de la gestion des temps et des activités auprès des grands comptes, des établissements de santé et des collectivités. Le Groupe Octime est également présent en Espagne, au Portugal, et en Amérique Latine au travers de ses filiales : Grupo SPEC, leader en ingénierie de solutions de gestion des temps et de contrôle d’accès et aTurnos, spécialiste de la planification RH. Le Groupe Octime gère 7 000 clients, soit 6 millions de salariés. Il enregistre un chiffre d’affaires de 48 millions d’euros en 2025. Son ambition : devenir l’acteur européen de référence de la gestion stratégique des effectifs d’ici 2030. Le poste Dans une dynamique de croissance et d’innovation, notamment portée par l’intelligence artificielle, Octime développe son offre dédiée au Workforce Performance Management. Le Machine Learning Engineer joue un rôle clé dans le développement de la stack IA de la plateforme, de la modélisation jusqu’à la mise en production. Il contribue à la fois aux modèles prédictifs et aux composants d’IA générative, en lien étroit avec les équipes produit et techniques. Vous avez en charge : 1. Modélisation ML (prévision & analyse) - Concevoir des modèles de prévision et d’analyse (activité, absentéisme, anomalies) - Développer des modèles de scoring et de classification pour les cas d’usage métier - Évaluer et améliorer la performance des modèles dans la durée 2. IA générative & LLM - Développer et faire