Chez Sword Technologies, nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale, en intervenant sur des missions à forte valeur ajoutée dans des environnements exigeants. Nous accordons une attention particulière à la qualité des missions proposées ainsi qu’à l’accompagnement de nos collaborateurs dans leur évolution. Dans le cadre de notre développement, nous recherchons des profils afin de renforcer nos équipes. Nous recherchons un(e) AI/ML Engineer capable de concevoir des solutions d'intelligence artificielle de bout en bout et de les industrialiser dans des environnements de production exigeants. Mission : Au sein d'une équipe data & IA, vous prenez en charge la définition des objectifs, des indicateurs de performance et des critères de succès associés aux projets d'IA. Vous traduisez les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et techniques, en veillant à ce que chaque initiative soit alignée avec les enjeux opérationnels du client. Vous préparez, analysez et structurez des données structurées et non structurées en couvrant l'intégralité de la chaîne : collecte, nettoyage, transformation et documentation. Vous concevez, développez, entraînez, évaluez et optimisez des modèles de Machine Learning et de GenAI adaptés aux cas d'usage identifiés. Vous maîtrisez les techniques de Feature Engineering et savez travailler avec des architectures modernes telles que les LLM, le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et le Prompt Engineering. Vous développez et exposez les solutions via des API, en intégrant des mécanismes d'automatisation et d'orchestration au sein de pipelines robustes (batch, workflows temps réel). Vous assurez l'industrialisation complète des solutions en appliquant les principes MLOps et GenAIOps : versioning des modèles, monitoring continu des performances, gestion de la qualité et des risques en production. Vous documentez rigoureusement les modèles, composants et bonnes pratiques, et contribuez activement à la capitalisation des connaissances au sein de l'équipe. Doté(e) d'un bon sens de la communication, vous êtes capable de vulgariser des résultats complexes auprès d'interlocuteurs non techniques. Environnement technique : Must have : - Maîtrise de Python pour le développement de modèles et de pipelines de données - Expérience confirmée en Machine Learning : entraînement, évaluation et optimisation de modèles - Compétences en Intelligence Artificielle Générative : LLM, RAG, Prompt Engineering - Maîtrise des techniques de Data Preparation et de Feature Engineering - Expérience en MLOps et/ou GenAIOps : versioning, déploiement, monitoring de modèles en production - Capacité à développer et exposer des solutions via des API REST et à mettre en place des mécanismes d'automatisation - Compétences en monitoring et gestion de la performance des modèles - Aptitude à analyser les besoins métiers et à communiquer les résultats à des interlocuteurs non techniques Nice to have : - Expérience avec des frameworks MLOps tels que MLflow, Kubeflow ou Weights & Biases - Connaissance des plateformes cloud (AWS, Azure ou GCP) et de leurs services IA managés - Expérience avec des orchestrateurs de workflows comme Apache Airflow ou Prefect - Pratique de frameworks LLM tels que LangChain ou LlamaIndex - Connaissance des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, Chroma) - Sensibilité aux enjeux d'AI Governance, d'explicabilité (XAI) et de gestion des biais - Expérience dans un contexte Agile ou en interaction directe avec des équipes produit