Basé sur 10 offres pour ce poste (Senior, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 56k€–73k€, médiane 63k€. Cette offre (54k€) est sous la fourchette.
Salaire du marché pour AI/ML Engineer (Senior) à Paris : médiane 62 500 €/an, P25–P75 : 56 000–73 000 €/an, n = 10 offres. Salaire DevOps / Kubernetes à Paris
Baromètre TJM et salaires ITDans le cadre du développement de projets innovants autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) IA / Machine Learning confirmé(e) pour accompagner un acteur majeur du secteur des médias.
Vous intégrerez une équipe IA transverse et contribuerez à la conception, au développement et à la mise en production de solutions d’intelligence artificielle destinées à enrichir les offres d’information et à accompagner les équipes métiers.
Vous interviendrez sur des projets variés autour de l’IA générative, du traitement automatique du langage (NLP), des LLM et du Speech-to-Text, avec des enjeux de performance, de fiabilité et de passage à l’échelle.
Vos missions
Concevoir, développer et déployer des solutions d’intelligence artificielle et de Machine Learning en environnement de production.
Développer des architectures basées sur les LLM, notamment des solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation), intégrant des modèles d’embeddings et des bases vectorielles.
Développer et exposer des API métiers dédiées au traitement de contenus : transcription audio (Speech-to-Text), classification d’articles et de commentaires, génération de titres SEO et contextualisation.
Participer au développement de solutions d’IA générative et de traitement automatique du langage naturel (NLP).
Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD pour automatiser les déploiements.
Assurer la containerisation et l’orchestration des applications avec Docker et Kubernetes.
Structurer les pratiques MLOps : suivi des expérimentations, évaluation des modèles, gestion des dérives et amélioration continue avec MLflow.
Garantir la qualité, la robustesse et les performances des solutions IA déployées.
Collaborer étroitement avec les équipes techniques, produit et métiers pour identifier les besoins et proposer des solutions adaptées.
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