AI Engineer / Scientist confirmé
Deloitte France · Grenoble, France · 3mo ago
L'univers de la Data et de l'Intelligence Artificielle (IA) est à l'aube d'une révolution sans précédent, marquée par des avancées technologiques fulgurantes et une intégration toujours plus poussée dans tous les secteurs d'activité. L'ère de l'IA générative, avec son potentiel de transformer radicalement la stratégie de données des entreprises, s'annonce comme un tournant majeur pour les organisations.
Rejoindre Deloitte France en tant qu'AI Engineer / Scientist confirmé vous offre une opportunité unique de jouer un rôle essentiel dans la conduite et la croissance de nos activités en Intelligence Artificielle au sein d'un cabinet de conseil de renommée mondiale. Vous travaillerez au sein d'équipes pluridisciplinaires, en étroite collaboration avec des experts métiers et des cadres dirigeants, pour transformer les défis de nos clients dans divers secteurs tels que les services financiers, le secteur de l'énergie, la santé ou encore la technologie, les médias et les télécommunications. Vous contribuerez à établir les meilleures pratiques en matière d'ingénierie IA (MLOps), de choix d'architecture technique et de delivery de produits IA en travaillant main dans la main, lorsque le contexte le permet, avec nos partenaires stratégiques (AWS, GCP, Microsoft, Databricks, Snowflake, Nvidia). Vous aurez également l'opportunité de travailler et apprendre auprès d'une équipe d’experts de l'IA.
Contribuer au delivery des projets et produits IA (Machine Learning, GenAI, NLP, Classification, Computer Vision, modélisation) pour des clients de divers secteurs
Encadrer de jeunes Data Scientists et Ingénieurs ML en les coachant et assurant leur montée en compétences.
Mettre en place et promouvoir les bonnes pratiques MLOps et LLMOps pour optimiser la livraison des modèles IA en production (scalabilité, fiabilité, coûts).
Être un prescripteur sur les outils communs Data & IA et assurer l'identification et le déploiement d'assets techniques réutilisables (internes, groupe, marché).
Contribuer activement à la veille technologique pour amplifier l'innovation et identifier les synergies entre technologies, méthodes et pratiques.
Assurer la qualité des solutions, le respect des bonnes pratiques de développement et de sécurité, et intégrer les principes d'architecture de Deloitte.
Capitaliser et diffuser auprès des équipes internes et externes sur les avancées et les résultats des projets IA.
Participer à des initiatives d'innovation et effectuer une veille technologique sur les pratiques LLMOps.
Au moins 3 années d'expérience significative dans le domaine du ML et de l’IA, et plus globalement de la data science, idéalement acquise dans un environnement de conseil ou en lien avec divers secteurs d'activité.
Une formation scientifique et/ou informatique de niveau Bac+5 minimum, de préférence avec une spécialisation en mathématiques appliquées, machine learning ou domaines connexes.
Une solide compréhension des technologies et outils d'IA, incluant notamment Python, PyTorch, ScikitLearn, services Clouds IA (Azure, GCP, AWS). La maîtrise de frameworks et outils liés aux LLM (ex : LangChain, LangGraph, FAISS) est également un atout.
Une maîtrise des concepts core du Machine Learning (Réseaux neuronaux, apprentissage non/semi/supervisé, Deep Learning, classification, modélisation).
Une expérience significative dans les techniques de NLP/GenAI incluant LLM, RAG, VectorStores, Agents LLM.
Une expertise avérée en gestion de projets techniques et une excellente capacité de collaboration interfonctionnelle.
Une familiarité avec les processus et outils de développement modernes (DataOps, DevOps, CI/CD, Git, Docker, Kubernetes) et le déploiement de micro-services ou API (Flask, Django).
Un esprit de synthèse et une capacité à travailler en équipes pluridisciplinaires.
D'excellentes capacités de communication et de présentation, vous permettant d'interagir efficacement avec des profils techniques et non techniques.
Une curiosité intellectuelle et d'excellentes compétences en résolution de problèmes.
La maîtrise des outils, méthodologies et concepts de suivi et gestion de projet est un plus.