Ce que tu feras au quotidien :
Data Science & Machine Learning :
* Data Preparation : contribuer à la collecte, au nettoyage et à la préparation de jeux de données à grande échelle et dans une perspective multimodale (données structurées, non-structurées, séries temporelles, …). Conception de “features” innovantes pour améliorer la qualité des modèles
* Modélisation Data Science : adaptation d’approches classiques ou innovantes (ML, DL et architectures de Transformers) au contexte spécifique de l’analyse de risque Cyber. Modifications de codes de fine-tuning. Alignement de modèles.
* Optimisation d’apprentissages statistiques : amélioration du (pré)-entraînement (données synthétiques, hyperparamètres, infrastructure d'entraînement, …).
* Implémentation d’approches comme le Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour l’exploitation de données temps réel
* Constitution d’un patrimoine de données d'entraînement et de tests d’évaluation des modèles internes
* Intégration de méthodes d’explicabilité des algorithmes IA
Ingénierie ML, infrastructure et SRE :
* Concevoir et maintenir des pipelines MLOps pour le déploiement automatisé des modèles IA.
* Optimiser au plus près des performances matérielles les déploiements des modèles (en particulier des Large Language Models (LLMs))
* Gérer et surveiller des environnements cloud (AWS, GCP, Azure), en optimisant leur performance et leur coût.
* Construire des solutions conteneurisées (Docker, Kubernetes) pour garantir la scalabilité et la résilience des systèmes IA en production.
* Travailler sur des intégrations API pour connecter les modèles et les fonctionnalités aux systèmes clients.
DevOps et Développement :
* Automatiser les tests, les déploiements et la surveillance des applications IA en production.
* Implémenter des bonnes pratiques de sécurité (MLSecOps) pour protéger les pipelines et les données sensibles.
* Contribuer au développement d’outils internes pour faciliter le monitoring et le debugging des modèles déployés.
On te veux si tu es :
* Diplômé d’un master ou d’école d’ingénieurs en data science, intelligence artificielle, cloud computing, ou SRE/DevOps.
* Proactif(ve), curieux(se) et motivé(e) par l’apprentissage et la résolution de défis complexes.
* Autonome, créatif, innovant et capable de trouver des solutions originales à des problèmes complexes
et si tu as…
* Une bonne connaissance des modèles LLMs (Mistral, LLaMA, etc.), des frameworks ML/DL (Scikit Learn, PyTorch, TensorFlow) et de l’écosystème open source (Hugging Face…).
* Des compétences solides en Python, avec des notions en développement backend (APIs REST).
* Une première expérience ou intérêt marqué pour le Cloud (AWS, GCP, Azure) et les technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) ou d’approches “serverless”.
* Une bonne connaissance des outils d’intégration et de déploiement continu (CI/CD) comme GitHub, Jenkins ou GitLab.
* Une sensibilité aux enjeux de cybersécurité et volonté d’apprendre les bonnes pratiques DevSecOps.
Nous sommes une start-up tech, spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée à la cybersécurité. Notre mission ? Révolutionner la gestion des risques en combinant technologies avancées et créativité. Tu auras l’opportunité de contribuer à des projets innovants qui permettront de mettre les dernières évolutions sur l’intelligence artificielle au service des enjeux Cyber des grandes entreprises, tout en développant tes compétences dans un environnement stimulant et bienveillant.
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