Lieu : Paris / Île-de-France (mode hybride)
Durée : Mission longue (12 mois renouvelable)
Démarrage : Dès que possible
Langue de travail : Anglais courant requis

🎯 Contexte de la mission

Dans le cadre d’un programme international d’ingénierie de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Senior ML / LLM Engineer pour contribuer à la structuration, la diffusion et la mise en œuvre des meilleures pratiques en Machine Learning et LLM Engineering à l’échelle mondiale.

Ce projet vise à standardiser les approches MLOps et LLMOps et à accompagner les entités du groupe dans la montée en compétence technique et l’industrialisation de leurs modèles IA.

Le consultant interviendra au sein de l’équipe AI Engineering, en lien direct avec les experts Data, Cloud et AI globaux.

🧭 Missions principales

• Améliorer et enrichir le référentiel de formation MLOps / ML Engineering déjà utilisé à l’international.

• Faire évoluer les parcours techniques vers un nouveau track “ML Pipeline” sur AWS et Databricks (en complément d’Azure).

• Animer des workshops et sessions techniques auprès des équipes locales pour diffuser les bonnes pratiques IA.

• Apporter une expertise sur les meilleures pratiques en LLM Engineering, incluant la conception, le fine-tuning, le déploiement et le monitoring des modèles de langage.

• Contribuer à la création de contenus pédagogiques : transformer des concepts IA complexes en modules clairs et applicables.

• Tester et implémenter ces pratiques dans un environnement sandbox et réaliser des benchmarks d’outils MLOps / LLMOps.

• (Optionnel) : Accompagner certaines entités dans l’optimisation de leurs POC / MVP IA en lien avec les bonnes pratiques d’industrialisation.

🧠 Compétences et expertise requises

Expertise fonctionnelle et technique :

• Expérience confirmée (5 à 10 ans) en ML Engineering, MLOps, ou LLM Engineering.

• Solides bases en Data Science appliquée et en industrialisation de modèles.

• Capacité à vulgariser des pratiques complexes et à produire du contenu pédagogique.

• Maîtrise des bonnes pratiques de MLOps / LLMOps (CI/CD, data versioning, model registry, monitoring, etc.).

• Avoir déjà déployé ou opéré des modèles LLM en production constitue un vrai atout.

Stack technologique :

• Clouds : Azure (principal) et AWS (secondaire).

• Outils d’orchestration et d’automatisation : GitHub Actions, Azure DevOps, Terraform, Docker, Kubernetes.

• Environnements IA : Databricks, MLflow, Hugging Face, LangChain (souhaité).

• Langages : Python, SQL, Bash.

Soft skills :

• Excellent communicant, pédagogue et curieux.

• Capacité à travailler dans un environnement international, complexe et collaboratif.

• Anglais courant (écrit et oral).

🤝 Profil recherché

• Ingénieur Data/IA passionné par la mise en production, la structuration et la transmission du savoir.

• Capable de combiner expertise technique et sens pédagogique.

• Envie de contribuer à un projet d’envergure mondiale dans un environnement technique, innovant et exigeant.

💼 Pourquoi rejoindre ce projet ?

• Mission au cœur d’un programme stratégique mondial d’ingénierie IA.

• Opportunité de travailler sur des technologies de pointe (LLM, Databricks, Azure, AWS).

• Rôle clé dans la formation et la transformation AI à grande échelle.