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# Alternance ML Software Engineer

- **Company:** ChapsVision
- **Location:** Paris, France (Remote available)
- **Experience:** Internship
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Bash Shell, Programming Tools, Python (Programming Language), Tensorflow, Pytorch, Large Language Models, Generative AI, Kubernetes, Low-code, TensorRT, Docker
- **Published:** September 28, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=caae57f8c2e7fa15

## About the Role

* Profil en dernière année ou avant-dernière d'études de cycle ingénieur ou équivalent BAC+4/BAC+5
 * Outils IA générative (LLM, copilotes, agents)
 * Outils de développement, data ou no-code / low-code
 * Environnement R&D collaboratif et orienté innovation

Compétences & appétences

 * Très bonne culture IA (académique et/ou personnelle)
 * À l'aise avec les outils IA déjà utilisés à l'école ou en autodidacte
 * Capacité à prendre du recul sur les usages et à structurer
 * Curiosité, autonomie, esprit d'analyse
 * Goût pour le travail transverse et collaboratif

Soft skills

 * Autonomie et proactivité
 * Pédagogie et sens du partage
 * Esprit critique et orienté solutions

## Description

L'alternant(e) interviendra au sein d'une équipe pluridisciplinaire (R&D, data, produit, engineering) avec une forte autonomie et un rôle transverse.

Missions

 1. Optimisation des pratiques R&D via l'IA
 * Identifier les cas d'usage IA à fort impact dans le quotidien des équipes R&D
 * Proposer et expérimenter des solutions IA (générative, automatisation, assistants, etc.)
 * Mesurer les gains en productivité, qualité et fiabilité

 2. Structuration & capitalisation
 * Créer une base commune de connaissances et d'outils IA à destination de la R&D
 * Documenter les bonnes pratiques, workflows, prompts, outils et retours d'expérience
 * Standardiser certains usages pour favoriser l'adoption à l'échelle de l'équipe

 3. Diffusion & accompagnement
 * Accompagner les équipes dans la prise en main des outils et méthodes
 * Animer des temps de partage (ateliers, démonstrations, guides)
 * Être force de proposition sur les évolutions futures

Environnement technique

 * Python
 * Bash
 * ML Frameworks : Transformers, PyTorch, OnnxRuntime, TensorRT, Triton Inference Server, VLLM
 * Orchestration : Docker, Kubernetes


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