About this role
Bienvenue chez Ippon Technologies Chez Ippon, nous accélérons les roadmaps digitales, cloud et data de nos client-es en transformant leurs idées novatrices en solutions logicielles de haute qualité. Notre mission : apporter une valeur concrète et durable aux utilisateur-rices grâce à des technologies de pointe et des méthodologies éprouvées. Avec 700 collaborateur-trices passionné-es réparti-es dans 5 communautés d'expertises : Data/IA, Cloud & DEVOPS, Software Engineering, Architecture et Produit/Agilité/Design. Nous sommes présent-es dans 14 agences à travers le monde, dont 8 en France. Notre équipe de consultant-es certifié-es (AWS, Snowflake, Databricks, Anthropic, Kubernetes, GCP, Confluent, Azure...) s'implique activement dans les communautés techniques. En plus, notre blog reconnu est une référence incontournable pour les professionnel-les du secteur. Ce qui nous distingue ? - Un ADN Technologies : une véritable culture de l'expertise et une approche d'early adopter qui font notre force. Nos consultant-es sont à la pointe, ce qui garantit des conseils et des solutions de haut niveau. - Un ADN Projet : des engagements forts, de la conception à la mise en oeuvre, avec des équipes agiles dédiées à des projets critiques pour nos client-es. - Des engagements forts en Expertise, en Conseil et en Delivery des projets. - Les valeurs du sport de haut niveau appliquées au monde de l'entreprise : Performance, Exigence, Éthique, Remise en question, Progression ! - Une organisation en communautés d'expertise avec un objectif commun : PARTAGER - Nous intervenons en équipe IPPON - Black Belt : un programme de progression et d'accompagnement personnalisé (à la fois soft skills et hard skills) accessible à l'ensemble des collaborateur-trices du groupe. - Gestion de carrière par un manager technique : point réguliers pour le suivi en mission, la formation et l'évolution de carrière - Participation à des évènements tech - Partage de connaissances (meetups, Blog...) Le poste : Rejoins notre équipe Data & IA : Notre pôle Data & IA rassemble 75 expert-e-s, engagé-e-s dans la création, le développement et le déploiement de solutions innovantes en Machine Learning et IA Générative sur le cloud public. En tant que AI/ML Engineer chez Ippon, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA, de la conception à la mise en production. Vos missions seront les suivantes : - Intègre des solutions d'IA dans les systèmes des clients, à partir de foundation models et de modèles managés - Développe des solutions d'IA générative basées sur des LLMs : intégration de foundation models, systèmes RAG, bases de données vectorielles, agents et orchestration multi-agents - Conduit des activités d'entraînement, de fine-tuning ou d'évaluation comparative de modèles - Construit des plateformes IA permettant aux équipes Data Science des clients d'expérimenter, d'entraîner et de mettre en production leurs modèles - Industrialise les modèles et systèmes d'IA via des pipelines MLOps / LLMOps (CI/CD, Infrastructure as Code, automatisation, versioning de modèles et de prompts) - Déploie et opère les modèles et systèmes IA en production sur cloud public (AWS, Azure, GCP, Scaleway) - Met en place l'évaluation, le monitoring et l'observabilité des modèles et systèmes d'IA (qualité, dérive, hallucinations, latence, coûts) - Applique les bonnes pratiques de Responsible AI et les contrôles définis sur les projets (garde-fous, conformité RGPD et EU AI Act) - Applique les bonnes pratiques d'optimisation des coûts d'inférence (FinOps IA) - Collabore avec les équipes Data Science, Data Engineering, Cloud & DevOps, Software Engineering, Produit et métier - Contribue aux POC, à la veille technologique et aux retours d'expérience - Développe ses compétences via des certifications techniques IA et cloud - Intègre les outils d'IA dans ses propres pratiques de développement (assistants de code, génération de tests, agents, skills) en gardant un regard critique sur leurs sorties L'environnement technique : - Maîtrise de Python et de l'écosystème IA (Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, frameworks d'agents) - Foundation models et LLMs : intégration via API, déploiement de modèles managés (Claude, Mistral, OpenAI) ou personnalisés, fine-tuning lorsque le contexte le requiert - RAG : embeddings, bases vectorielles, stratégies de retrieval, évaluation des systèmes de recherche - Architectures agentiques : orchestration, tools, Model Context Protocol (MCP), patterns multi-agents, skills - MLOps / LLMOps : CI/CD, Terraform, conteneurisation, monitoring, observabilité, versioning de modèles, de pipelines et de prompts - Cloud public : AWS, Azure, GCP ou Scaleway avec leurs services IA managés (SageMaker, Bedrock, Vertex AI, Azure ML, Azure OpenAI) - Pratiques d'évaluation des systèmes IA : tests automatisés, LLM-as-judge, détection de régression et de dérive - Pratiques de qualité logicielle : tests, clean code, design patterns, sécurité applicat...