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Une entreprise innovante en santé recherche un(e) ingénieur(e) AI / ML confirmé(e) pour concevoir et déployer des solutions IA. Vous aurez un rôle clé dans des projets de grande envergure, avec des tâches allant de la conception à l'industrialisation dans un environnement cloud. Ce poste est compatible avec du télétravail jusqu’à 2 jours par semaine, offrant un package de rémunération attractif.
Nous recherchons un(e) AI / ML Engineer confirmé(e) pour rejoindre notre équipe Data & IA au sein du pôle Data Intégration de la DAIS (Direction Accélération Information System), basé à Lavaur (81).
Vous jouerez un rôle clé dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions IA à fort impact, sur des cas d’usage métiers complexes (R&D médical, Manufacturing, marketing, support…).
Vous interviendrez de bout en bout, du cadrage technique jusqu’au déploiement à l’échelle, en intégrant les meilleures pratiques MLOps et en contribuant à la structuration de la plateforme IA interne.
Vous rejoindrez une équipe multidisciplinaire composée d’une vingtaine de personnes (data experts, data engineers, product owners, architectes, experts cloud) en charge du delivery de projets structurants Data & IA pour l’ensemble des entités du groupe.
Votre rôle au sein d’une entreprise pionnière en pleine expansion :
Vous travaillerez en étroite collaboration avec les data engineers, architectes et product owners pour garantir l’exploitabilité, la qualité et l’alignement métier des solutions.
Ce poste est compatible avec du télétravail jusqu’à 2 jours par semaine après la période d’essai.
Nous offrons un package rémunération / avantages attractifs : Intéressement, participation, Actionnariat Pierre Fabre avec abondement, Mutuelle santé et prévoyance, 16 RTT en plus des CP, participation transport collectif, CE très attractif…
Bac+5 à Bac+8 : ingénieur, universitaire ou PhD (IA, data science, mathématiques appliquées).
5 à 10 ans d’expérience en ML / IA avec mise en production réelle.
Solide background en MLOps ou industrialisation IA.
Environnement data complexe ou réglementé souhaité (santé, pharma, finance).
Anglais courant : Capacité à collaborer dans un environnement international, à documenter des solutions techniques et à interagir avec des équipes globales (DSI, Data, Métiers, Compliance).
Python (avancé) : Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.
Frameworks IA générative & agents intelligents : LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen.
Intégration de LLMs (GPT, Claude, Mistral, LLaMA…) via API ou fine-tuning.
Conception de workflows agentiques et de copilotes métiers intelligents (Copilot Studio, OpenDevin, AutoGPT).
Utilisation de RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour améliorer la pertinence des réponses.
🔹 MLOps & industrialisation
Pipelines de training / scoring : MLflow, DVC, Airflow.
Packaging et déploiement : Docker, Kubernetes, GitLab CI / CD.
Monitoring, drift detection, retraining automatique.
Expérience sur l’un des cloud suivants : Azure ML, GCP Vertex AI, AWS SageMaker.
Intégration dans des architectures data cloud natives (ex. Data Lake, Feature Store, API Gateway).
Une bonne partie des outils Git, GitLab CI, Jenkins, Ansible, Terraform, Docker, Kubernetes, ML Flow, Airflow ou leurs équivalents dans les environnements Cloud doivent faire partie de votre quotidien.
🔹 NLP & explicabilité
NLP classique et avancé (transformers, spaCy, HuggingFace).
Explicabilité des modèles : SHAP, LIME, Fairness, auditabilité.
Conformité RGPD, GxP, IA Act.