CONTEXTE
Dans le cadre du développement de solutions d’Intelligence Artificielle avancée, nous recherchons un Data / Machine Learning Engineer senior spécialisé dans les LLM et les systèmes agentiques.
L’objectif est d’industrialiser et faire évoluer des solutions IA capables de fonctionner en production et à grande échelle, avec des enjeux importants de performance, de charge et d’optimisation des coûts.


RESPONSABILITÉS
Concevoir et développer des systèmes agentiques basés sur des LLM.
Industrialiser et mettre en production des solutions Agentic AI.
Travailler sur des architectures LLM robustes et scalables.
Optimiser les performances et la consommation des modèles.
Participer au fine-tuning de modèles de langage.
Mettre en œuvre des techniques de distillation de modèles.
Évaluer et comparer différents modèles / architectures / stratégies d’inférence.
Travailler sur les problématiques de scalabilité, performance et charge.
Optimiser les coûts d’infrastructure et d’utilisation des modèles (FinOps).
Participer à la mise en place de pipelines permettant le déploiement et le monitoring des modèles en production.
Collaborer avec les équipes Data, ML, Cloud et Software Engineering.
COMPÉTENCES TECHNIQUES
Machine Learning / LLM
Machine Learning / Deep Learning
LLM
Fine-tuning
Knowledge Distillation
Prompt Engineering
LLM evaluation
RAG
Embeddings / Vector Databases
Model serving / inference
Agentic AI
AI Agents / Agentic Systems
Architectures multi-agents
Tool calling / function calling
Orchestration de LLM
Déploiement de systèmes agentiques en production
Gestion des performances et de la scalabilité
Production / Cloud
Python
APIs / microservices
Docker / Kubernetes
CI/CD
Monitoring / observabilité
Cloud
Optimisation des coûts / FinOps
Voice AI – appréciée
Une expérience sur les technologies Speech / Voice AI serait un réel plus :
STT – Speech-to-Text
TTS – Text-to-Speech
Voice Agents
LLM + Voice

PROFIL RECHERCHÉ
Nous recherchons un profil hands-on et senior, ayant déjà participé à la mise en production de solutions IA complexes.
Le point essentiel est d'avoir une expérience concrète de systèmes agentiques en production, et pas uniquement une expérience académique ou POC sur les LLM.
Must-have
✅ Expérience solide en Data / Machine Learning
✅ Expertise LLM
✅ Expérience de fine-tuning
✅ Expérience en distillation ou techniques d'optimisation de modèles
✅ Expérience de systèmes agentiques à l'échelle
✅ Expérience de solutions IA mises en production
✅ Enjeux de performance, charge et scalabilité
✅ Python

Nice-to-have
➕ STT / TTS / Voice AI
➕ FinOps / optimisation des coûts LLM
➕ Kubernetes / Cloud
➕ Architectures multi-agents
➕ Expérience télécom