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...