Développeur IA Python — Agentic Coding & MLOps (Onsite)

tricefal®️; Île-de-France; Sur place; EUR 70 000 - 110 000; Plein temps

Résumé du poste

tricefal recherche un Développeur IA Python pour développer, intégrer et optimiser des modèles IA/ML, travailler en mode agile avec Data Scientists et IT, et industrialiser les solutions IA en production. Maîtrise des IA génératives et des pipelines MLOps est requise.

Le poste exige une expertise en frameworks ML/DL (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain) et une expérience avec les LLMs, le déploiement via APIs et les environnements Cloud.

Qualifications

• Minimum 5 ans d'expérience en dév Python orienté IA/ML.
• Expérience démontrée en agentic coding et outils IA générative.
• Maîtrise des frameworks ML/DL et des LLMs (fine-tuning, prompt engineering).
• Connaissance des plateformes Cloud et pipelines MLOps CI/CD.
• Compétences en API (FastAPI/Flask/REST) et en conteneurisation (Docker/Kubernetes).
• Bonnes pratiques de testing et qualité de code.

Responsabilités

• Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles en production.
• Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers.
• Intégration et déploiement des modèles via APIs et microservices.
• Documentation technique et veille technologique sur l'IA.
• Réaliser des tests et valider les modèles (performance, biais).

Connaissances

Python IA/ML

Agentic coding

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

Hugging Face

LangChain

LLMs fine-tuning

Prompt engineering

RAG

API development

Cloud platforms

MLOps pipelines

Data engineering

SQL/NoSQL/VectorDBs

Docker/Kubernetes

Testing/Quality code

Git

Outils

GitHub Copilot

Cursor

Claude Code

ChatGPT

Description du poste

tricefal recherche un Développeur IA Python pour développer, intégrer et optimiser des modèles IA/ML, travailler en mode agile avec Data Scientists et IT, et industrialiser les solutions IA en production. Maîtrise des IA génératives et des pipelines MLOps est requise.

Le poste exige une expertise en frameworks ML/DL (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain) et une expérience avec les LLMs, le déploiement via APIs et les environnements Cloud.