Développeur Senior Python / Node.js – IA, LLM, RAG & Machine Learning (H/F)

Warren Walter; Paris; On-site; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Job summary

Warren Walter recherche un(e) Ingénieur IA / Machine Learning confirmé(e) pour accompagner un acteur majeur des médias. Vous contribuerez à la conception, au développement et à la mise en production de solutions IA destinées à enrichir les offres d’information et à soutenir les équipes métiers.

Vous travaillerez sur des projets autour de l’IA générative, du NLP, des LLM et du Speech-to-Text, avec des enjeux de performance et de scalabilité.

Qualifications

• 3 à 5 ans d’expérience significative en IA/ML en production.
• Maîtrise Python et/ou Node.js et SQL.
• Expérience CI/CD et déploiement d’API.
• Connaissance des pratiques MLOps (MLflow, suivi des dérives des prompts).
• Connaissance NLP, Speech-to-Text, et LLM.

Responsibilities

• Concevoir, développer et déployer des solutions d’IA et de ML en production.
• Développer des architectures basées sur les LLM et les bases vectorielles.
• Développer et exposer des API métiers pour traitement de contenus (transcription, classification, SEO).
• Participer au développement de solutions d’IA générative et de NLP.
• Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD pour déployer automatiquement.
• Assurer la containerisation et l’orchestration avec Docker et Kubernetes.
• Structurer les pratiques MLOps: suivi des expérimentations, évaluation des modèles et gestion des dérives.
• Garantir la qualité, la robustesse et les performances des solutions IA.
• Collaborer avec les équipes techniques, produit et métiers.

Skills

Python

Node.js

SQL

LLM

RAG

Embeddings

Vector databases

NLP

Speech-to-Text

CI/CD

Docker

Kubernetes

GitLab CI/CD

MLflow

Prometheus

Grafana

Tools

Docker

Kubernetes

GitLab CI/CD

MLflow

Prometheus

Grafana

Job description

Dans le cadre du développement de projets innovants autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) IA / Machine Learning confirmé(e) pour accompagner un acteur majeur du secteur des médias. Vous intégrerez une équipe IA transverse et contribuerez à la conception, au développement et à la mise en production de solutions d’intelligence artificielle destinées à enrichir les offres d’information et à accompagner les équipes métiers. Vous interviendrez sur des projets variés autour de l’IA générative, du traitement automatique du langage (NLP), des LLM et du Speech-to-Text, avec des enjeux de performance, de fiabilité et de passage à l’échelle.

Vos missions

• Concevoir, développer et déployer des solutions d’intelligence artificielle et de Machine Learning en environnement de production.

• Développer des architectures basées sur les LLM, notamment des solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation), intégrant des modèles d’embeddings et des bases vectorielles.

• Développer et exposer des API métiers dédiées au traitement de contenus : transcription audio (Speech-to-Text), classification d’articles et de commentaires, génération de titres SEO et contextualisation.

• Participer au développement de solutions d’IA générative et de traitement automatique du langage naturel (NLP).

• Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD pour automatiser les déploiements.

• Assurer la containerisation et l’orchestration des applications avec Docker et Kubernetes.

• Structurer les pratiques MLOps : suivi des expérimentations, évaluation des modèles, gestion des dérives et amélioration continue avec MLflow.

• Garantir la qualité, la robustesse et les performances des solutions IA déployées.

• Collaborer étroitement avec les équipes techniques, produit et métiers pour identifier les besoins et proposer des solutions adaptées.

Vous justifiez de 3 à 5 ans d’expérience significative en développement IA, Machine Learning ou Deep Learning, avec une expérience concrète de mise en production de solutions IA.Vous maîtrisez les environnements techniques suivants : Développement : Python et/ou Node.js, SQL.IA générative : LLM, architectures RAG, embeddings et bases vectorielles.DevOps : Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD.MLOps : MLflow, suivi des expérimentations, évaluation des LLM (LLM-as-judge, golden datasets) et suivi des dérives de prompts.NLP & Speech-to-Text : développement et exposition d’API métiers, traitement et classification de contenus textuels et audio.Les compétences qui feront la différenceUne expérience des environnements Cloud (GCP, Azure, OVHcloud, Scaleway) et des architectures hybrides ou On-premise.Une connaissance des systèmes agentiques, du déploiement de Small Language Models (SLM) et des problématiques de scalabilité.Une pratique des tests de performance : charge, stress et endurance.Une maîtrise des outils de monitoring et d’observabilité tels que Prometheus et Grafana.Une expérience dans le secteur des médias ou dans des environnements de production de contenus.