Ingénieur·e IA expérimenté·e

PredexIA

Labège

Hybrid

EUR 60,000 - 85,000

Full time

8 days ago

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Job summary

PredexIA, cabinet de conseil en IA basé à Labège, recherche un conseiller IA avec au moins 3 ans d’expérience pour concevoir et déployer des solutions IA en production, du cadrage métier à la mise en service.

Vous travaillerez en mode hybride avec 2 jours de télétravail et participerez à des projets end‑to‑end en Python, ML, et GenAI, en collaboration étroite avec les métiers et les équipes techniques.

Qualifications

  • Au moins 3 ans d’expérience en IA et au moins un projet mené de la modélisation à la production.
  • Maîtrise du langage Python et des pipelines ML.
  • Capacité à travailler en autonomie tout en collaborant avec les équipes métiers et techniques.

Responsibilities

  • Comprendre les besoins métier et les traduire en problématiques data / IA.
  • Concevoir et implémenter des solutions en Machine Learning, Deep Learning ou IA générative.
  • Collecter, explorer et structurer les données ; identifier de nouvelles sources.
  • Développer, évaluer et améliorer des modèles prédictifs ou des solutions GenAI.
  • Industrialiser et déployer les modèles (API, pipelines, intégration).
  • Mettre en place des systèmes de monitoring et de suivi des performances.
  • Collaborer avec les équipes métier pour valider la pertinence des résultats.

Skills

Python
Data modelling

Tools

Cloud platforms

Job description

PredexIA est un cabinet de conseil en IA fondé en 2018, basé à Labège, qui conçoit et met en production des solutions d’IA concrètes pour ses clients : Machine Learning, Deep Learning, IA générative, automatisation de workflows, assistants métier intelligents.

Lauréat d’un projet d’innovation France 2030 et vainqueur du prix Innovation du SIANE 2025, nous ne faisons pas de l’IA pour faire de l’IA : chaque modèle qu’on déploie est utilisé au quotidien par de vrais utilisateurs.

Tu interviens sur des projets IA end-to-end, de la compréhension du besoin métier à la mise en production :

  • Comprendre les besoins métier et les traduire en problématiques data / IA
  • Concevoir et implémenter des solutions en Machine Learning, Deep Learning ou IA générative
  • Collecter, explorer et structurer les données ; identifier de nouvelles sources
  • Développer, évaluer et améliorer des modèles prédictifs ou des solutions GenAI
  • Industrialiser et déployer les modèles (API, pipelines, intégration)
  • Mettre en place des systèmes de monitoring et de suivi des performances
  • Collaborer avec les équipes métier pour valider la pertinence des résultats
  • Monter progressivement en autonomie et contribuer au partage de connaissances en interne

Profil recherché

Tu as 3 ans minimum d’expérience en IA, avec au moins un projet concret mené de la modélisation à la production. Tu sais travailler en autonomie sur des problématiques data, et tu sais aussi demander du support quand il le faut.

Stack technique

On travaille exclusivement en Python.

Les outils du quotidien :

  • Cloud : AWS, GCP, Azure ou Scaleway - apprécié mais pas bloquant
  • MLOps : une première expérience en mise en production est un plus

Savoir-être

  • Autonome et curieux·se
  • Impliqué·e
  • Esprit d’équipe
  • Sens de l’organisation

Chez PredexIA, la relation de travail repose sur la confiance et l’autonomie.

On s’engage sur un cadre concret : les salariés travaillent 37h30/semaine, dont 1h15 dédiée chaque semaine à un compteur temps.

Ce compteur génère 10 jours de RCR par an, formalisés dans le contrat, en plus des 25 jours de congés payés, soit 35 jours de repos au total.

  • Flexibilité réelle dans l’organisation du travail : on fait confiance, pas du contrôle
  • Télétravail : 2 jours par semaine, formalisé dès l’intégration
  • Autonomie réelle dans l’organisation du travail
  • Sessions techniques hebdomadaires pour rester à la pointe
  • Proximité directe avec la direction : tes idées sont entendues
  • Projets variés et à fort impact : du conseil, de la data, du produit, du client
  • Environnement 100 % IA : pas de sujets périphériques, que de l’IA, de la conception à la mise en production
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