Ingénieur·e IA / Machine Learning Confirmé·e

GoMind; Paris; Sur place; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

GoMind, situé à Paris, recherche un expert en IA/ML pour concevoir, développer et mettre en production des modèles de machine learning. Le candidat idéal a plus de 3 ans d'expérience dans ce domaine, une maîtrise de Python, et est capable de livrer efficacement des solutions en production.

Des connaissances en MLOps et en cloud sont des atouts. Vous rejoindrez une équipe dynamique où la collaboration et la documentation des bonnes pratiques sont valorisées.

Qualifications

• 3+ ans d’expérience en IA / ML, contextes projet ou production.
• Très bonne maîtrise de Python (pandas, numpy…).
• Capacité à livrer une solution IA en production (API, pipeline, batch…).

Responsabilités

• Concevoir et entraîner des modèles de machine learning.
• Développer des solutions IA pour différents types de données.
• Mettre en production des modèles et solutions IA.

Connaissances

Machine Learning

Python

Statistiques

MLOps

Outils

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

Docker

Description du poste

Responsabilites

• Concevoir et entraîner des modèles de machine learning (supervisé / non supervisé) selon les cas d’usage.
• Développer des solutions IA appliquées à des données structurées, textuelles, ou images.
• Explorer des approches GenAI / LLM (RAG, assistants, automation).
• Mettre en production des modèles et solutions IA (API, batch, pipelines).
• Travailler sur la reproductibilité et la robustesse : versioning, tests, monitoring, retraining.
• Contribuer à améliorer l’infrastructure ML : pipelines, déploiement, monitoring, gestion des datasets.
• Travailler avec les équipes produit / métier pour comprendre les besoins et proposer des solutions pertinentes.
• Documenter et partager les bonnes pratiques (revues, patterns, code quality).
• Participer à la montée en compétence collective : pair programming, mentoring possible.

Profil recherché

• 3+ ans d’expérience en IA / ML (contexte projet ou production).
• Très bonne maîtrise de Python (pandas, numpy…)
• Expérience avec au moins un framework ML : scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.
• Solide compréhension des bases : statistiques, entraînement, métriques, validation.
• Capacité à livrer une solution IA en production (API, pipeline, batch…).
• Bon esprit de communication et sens produit / impact.

Atouts appréciés (mais non obligatoires)

• Notions ou expérience MLOps : Docker, CI/CD, MLflow, monitoring…
• Expérience cloud : AWS / GCP / Azure.
• GenAI / LLM : RAG, embeddings, prompt, LangChain, etc.
• Expérience en computer vision ou NLP.
• Expérience en contexte conseil / multi-projets.