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

Warren Walter; Paris; On-site; EUR 65,000 - 90,000; Full time

Job summary

Warren Walter recherche un Ingénieur IA/ML confirmé pour concevoir et déployer des solutions IA destinées à enrichir des offres d'information et à accompagner les équipes métiers.

Vous travaillerez sur des projets IA générative, NLP et Speech-to-Text, en environnement production, avec des pipelines CI/CD et orchestration Docker/Kubernetes. Expérience 3–5 ans requise.

Qualifications

• 3 à 5 ans d'expérience significative en développement IA/ML ou Deep Learning.
• Expérience concrète de mise en production de solutions IA.
• Maîtrise de Python et/ou Node.js, SQL et des environnements DevOps/MLOps.

Responsibilities

• Concevoir, développer et déployer des solutions IA/ML en production.
• Développer des architectures basées sur LLM et des solutions RAG avec embeddings et bases vectorielles.
• Expose des API pour le traitement de contenus: transcription, classification et génération de titres SEO.
• Participer au développement de solutions NLP et IA générative.
• Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD (Docker/Kubernetes).
• Assurer la containerisation et l'orchestration des apps avec Docker et Kubernetes.
• Structurer les pratiques MLOps (MLflow, suivi expérience, dérives).
• Garantir qualité, robustesse et performances des solutions IA déployées.
• Collaborer avec les équipes techniques, produit et métiers pour identifier les besoins.

Skills

Python

Node.js

SQL

LLM

RAG

Embeddings

Vector DB

NLP

Speech-to-Text

Prometheus

Grafana

GCP/Azure

Tools

Docker

Kubernetes

GitLab CI/CD

MLflow

Prometheus

Grafana

Vector databases

GCP/Azure

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.

Profil recherché

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 différence

• Une 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.