Consultant Technique Confirmé AI (H/F)

Entreprise

InetumESN

Localisation

Saint-Ouen, Centre-Val de Loire

Hybride

Type de contrat

CDI

Niveau

Confirmé

Salaire du marché

Médiane du marché

45k€

Estimation

41k€fourchette habituelle53k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 69 offres pour ce poste (Confirmé, France), le marché se situe autour de 45k€ (41k€–53k€).

Salaire du marché pour Consultant (Confirmé) en France : médiane 45 000 €/an, P25–P75 : 40 500–52 500 €/an, n = 69 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Concevoir, entraîner, optimiser et déployer des modèles de Machine Learning et Deep Learning (NLP, LLM, embeddings).
Développer et maintenir des pipelines ML robustes (entraînement, évaluation, monitoring, CI/CD).
Construire des architectures RAG incluant : ingestion de documents, stratégie de chunking, embeddings, vector stores, pipelines de retrieval & génération.
Implémenter des applications LLM avec LangChain / LangGraph (agents, tools, retrievers, flows).
Déployer des microservices IA (API FastAPI / Flask) et gérer leur scalabilité en production.
Optimiser l'inférence et les performances : latence, consommation GPU, parallélisation, batching.
Collaborer avec les équipes Data Engineering, Produit et Dev pour industrialiser les solutions.
Surveiller les modèles en production (drift, performance, dérive des données).
Excellente maîtrise de Python (structuration du code, tests unitaires, design patterns).
Expertise en NLP / Deep Learning : PyTorch, TensorFlow, Transformers (HuggingFace).
Expérience concrète sur des projets LLM, fine‑tuning, prompt engineering.
Maîtrise des architectures RAG : embeddings, vector stores (FAISS, Chroma, Milvus…), retrieval.
Expérience sur LangChain / LangGraph / LlamaIndex.
Solide niveau en API engineering : FastAPI, Flask.
Connaissances MLOps :
Docker, CI/CD (GitLab, GitHub Actions, Azure DevOps…)
MLflow, Weights & Biases, DVC
Kubernetes (souhaité), orchestration (Airflow / Prefect)
Maîtrise d’un cloud : AWS, GCP ou Azure (un plus si Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI).

Compétences appréciées :

Connaissance des bases vectorielles avancées (SHARED / HNSW / IVF).
Optimisation GPU, quantization (GPTQ, GGUF, vLLM).
Expérience en ingestion de documents (OCR, parsing PDF/HTML).
Expérience LLMOps (observabilité, monitoring, guardrails).

Profil attendu :

Autonomie & pragmatisme : capable de poser un diagnostic, proposer une solution et la livrer.
Culture GenAI & LLM : curiosité forte, veille active, envie d’expérimenter et d’améliorer en continu.
Collaboration fluide : bon communicant, à l’aise avec les équipes Produit, Data et Software.
Orientation impact : focus sur le concret, la performance et la valeur métier plutôt que l’expérimentation théorique.

Exigences du poste

Compétences requises

Google Cloud Platform
LlamaIndex
Airflow
Weights & Biases
Flask
LLM
Artificial Intelligence
Monitoring / Observability
MLOps
Microservices
Data Engineering
Design Patterns
Python
FastAPI
Machine Learning
Deep Learning
TensorFlow
PyTorch
Docker
Kubernetes
AWS
Azure
CI/CD
LangChain
Hugging Face
GitHub Actions
GitLab CI
Azure DevOps
Fine-tuning
Vertex AI
Prompt Engineering
RAG
OpenAI API
Tests unitaires
DevOps
MLflow
Milvus
Transformers
Prefect
FAISS
HTML
NLP

Un plus

LangGraph
Agentic AI / Agents IA
API Development
QA Testing
Chroma
GitLab
GitHub
Cloud
vLLM
LLMOps
GenAI

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Plan d'action

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À propos de l'entreprise

InetumESN

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Publié par

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