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# Machine Learning Engineer - CDI H/F

- **Company:** Collective
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Python (Programming Language), Machine Learning, Software Engineering, Large Language Models, Generative AI, Backend, Containerization, Kubernetes, Machine Learning Operations, Dataiku, Docker
- **Published:** June 6, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=fff6af25d5ddf1d2

## About the Role

Le client recherche un profil Machine Learning Engineer / AI Engineer avec une forte sensibilité MLOps, conteneurisation et software engineering, pour intervenir sur plusieurs sujets IA déjà en production ou en cours d'industrialisation., Profil idéal : Experience 6 - 9 ans

 * Machine Learning Engineer / AI Engineer confirmé
 * Solides compétences en :
 + Python
 + LLM / IA Générative
 + Évaluation de modèles et prompts
 + Dataiku
 + MLOps
 + Docker / Kubernetes / Conteneurisation
 + Déploiement et industrialisation de solutions IA
 * Bonne compréhension des problématiques de sécurité des LLM (prompt injection, jailbreak).
 * Expérience de développement logiciel (backend idéalement).
 * Capacité à intervenir aussi bien sur des sujets techniques que sur l'accompagnement métier.

## Description

1. Industrialisation et monitoring d'agents IA
 * Finaliser une application de monitoring d'agents IA.
 * Mettre en place des fonctionnalités d'évaluation offline à partir de datasets de test.
 * Comparer différentes versions de prompts, modèles ou architectures d'agents.
 * Intégrer les feedbacks utilisateurs dans les processus d'évaluation.
 * Enrichir les traces avec les prompts système, modèles utilisés et consommation de tokens.
 * Conteneuriser l'application et assurer son déploiement.
 * Réaliser les tests de fonctionnement dans un environnement partagé.

 2. Sécurité des LLM
 * Développer et entraîner des modèles de détection de :
 + Prompt Injection
 + Jailbreak
 * Les intégrer aux applications métiers et à l'outil de monitoring.

 3. Cas d'usage IA métier
 * Implémenter et tester des templates ESG.
 * Développer de nouvelles fonctionnalités pour la Direction des Investissements.
 * Ajouter une fonctionnalité de recherche web au sein de l'application IA.

 4. Machine Learning & Recommandation
 * Finaliser une pipeline de segmentation dans Dataiku.
 * Construire les fondations d'un moteur de recommandation avec les équipes BI.

 5. Expertise et accompagnement IA
 * Apporter un support technique sur différents POC et projets IA internes.
 * Conseiller les métiers sur l'évaluation ou l'intégration de solutions IA externes.


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