AI ENGINEER – TOTALENERGIES DIGITAL FACTORY

TotalEnergies Group

Paris

Hybride

EUR 90 000 - 130 000

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Il y a 13 heures
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Résumé du poste

TotalEnergies Group recherche un AI Engineer pour piloter l’industrialisation et le déploiement de solutions IA en production. Vous travaillerez au sein d’une équipe Data Science et IA, avec une forte interaction avec IT, produit et plateformes.

Vous maîtriserez Python et aurez une connaissance des pratiques MLOps et CI/CD, avec une exposition aux environnements cloud Azure/AWS et Databricks. Formation et mentorat seront proposés pour augmenter la maturité technique collective.

Qualifications

  • Expérience dans la conception et le déploiement de solutions Data / IA en production.
  • Maîtrise de Python; TypeScript est un plus.
  • Connaissance des pratiques AI Engineering et de MLOps (CI/CD, monitoring).
  • Capacité à intégrer et déployer des modèles IA sous forme de services (API, batch, streaming).
  • Connaissance Databricks et des plateformes cloud (Azure et/ou AWS).

Responsabilités

  • Industrialisation et mise en production des modèles IA; conception d’architectures techniques pour le déploiement et l’exploitation des modèles.
  • Définition et optimisation des pipelines MLOps (monitoring, retraining, alerting).
  • Pilotage des arbitrages techniques et échanges avec Data, IT, Produit et Plateformes.
  • Contribue à la définition des standards d’AI Engineering et de MLOps et au partage des bonnes pratiques.
  • Mentorat et accompagnement des profils IA, participation à l’onboarding et au recrutement.

Connaissances

Python
CI/CD
MLOps
Cloud architectures
API design
Team collaboration
Security

Formation

Master ou équivalent

Outils

Databricks
Azure
AWS

Description du poste

Tu seras intégré(e) dans l’équipe Data Science et IA, une entité d’environ quarante experts dédiée à l’exploration, au développement et au déploiement de solutions data et IA au cœur des produits que la Digital Factory délivre pour les métiers de la Compagnie.

L'AI Engineer est en charge de :

Industrialisation et mise en production des modèles IA
  • Prend en charge l’industrialisation de solutions IA complexes ou à fort enjeu opérationnel.
  • Conçoit et fait évoluer les architectures techniques permettant le déploiement et l’exploitation des modèles IA.
  • Pilote les choix techniques liés à l’implémentation (outils, frameworks, patterns).
  • Anticipe dès la conception les contraintes de performance, de sécurité, de robustesse et de maintenabilité.
  • Garantit la qualité globale des composants IA sur son périmètre.
  • Possède une connaissance approfondie de l'infrastructure cloud et du déploiement de produits basés sur l'IA.
Exploitation, fiabilité et MLOps
  • Définit, optimise et fait évoluer les pipelines MLOps (automatisation, supervision avancée, retraining).
  • Met en place des mécanismes avancés de monitoring, d’alerting et de gestion des dérives.
  • Prend la responsabilité opérationnelle de systèmes IA critiques ou à grande échelle.
  • Anticipe et traite les risques techniques liés à l’exploitation des systèmes IA.
  • Garantit la fiabilité, la sécurité et la scalabilité des solutions IA dans la durée.
Collaboration avec les équipes produit et techniques
  • Joue un rôle clé dans les phases de cadrage et d’arbitrage technique des cas d’usage IA.
  • Pilote les échanges techniques avec les équipes Data, IT, Produit et Plateformes.
  • Contribue aux décisions structurantes liées aux architectures, outils et modes d’exploitation.
  • Assure un rôle de référent technique sur son périmètre.
  • Garantit la cohérence technique des solutions IA déployées.
Standards, amélioration continue et transmission
  • Contribue activement à la définition et à l’évolution des standards d’AI Engineering et de MLOps.
  • Capitalise les retours d’expérience et structure les bonnes pratiques.
  • Accompagne la montée en maturité technique collective.
  • Partage son expertise via le mentorat, la relecture de code et l’accompagnement des profils moins expérimentés.
  • Contribue aux actions de formation, d’onboarding et de recrutement des profils IA techniques.
Niveau de qualification : Bac +5/ Master’s or equivalent level en école d’ingénieur ou en mathématiques appliquées, data science, IA.
Compétences techniques :

Expérience dans la conception et le développement de solutions Data / IA et leur déploiement en production.

Maîtrise d’un langage : Python nécessaire et TypeScript sera un plus

Maitrise des bonnes pratiques de développement logiciel (qualité de code, tests, documentation) pour transformer des modèles validés en solutions industrielles robustes

Capacité à intégrer et déployer des modèles d’intelligence artificielle dans le système d’information sous forme de services (API, batch, streaming), en lien avec les équipes Data, IT et Produit

Maîtrise des pratiques de IA Engineering et de MLOps (CI/CD, infrastructure, monitoring, gestion des incidents) afin de garantir la fiabilité, la performance et la pérennité des systèmes IA en production

Bonne connaissance des environnements data et IA (ex. Databricks) et des plateformes cloud (Azure et/ou AWS), avec une compréhension des enjeux de sécurité, de performance et de scalabilité

Capacité à appliquer et faire évoluer les standards d’AI Engineering et de MLOps, à capitaliser les retours d’expérience et à contribuer à la montée en maturité technique collective

Compétences comportementales : Travail en équipe, Communication, Capacité à s’imposer et dire non lorsque nécessaire, pédagogie et capacité à expliquer ses réalisations devant tout type de public, curiosité et force de proposition
Compétences linguistiques : Français courant & Anglais pratique
Certification : Certification Cloud est un plus (AWS ou Azure)
Connaissances spécifiques : expérience dans un contexte industriel appréciée (logistique, gestion de stocks, maintenance industrielle, analyse de données de capteurs, analyse et modélisation de procédés)
Niveau d’expérience : Minimun 8 ans d'expérience dans le développement et le déploiement de modèles ML en production et plus récemment de l'IA générative dans le cadre de projets industriels.
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