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AI Expert – Intelligence Artificielle

inwi

Nouveau
Senior 🇫🇷 Français
Python PyTorch TensorFlow NLP LLMs RAG Vector databases MLOps LLMOps AWS Azure GCP Docker Kubernetes CI/CD Hadoop Spark MLflow Airflow Grafana

Description du poste

À propos du poste

inwi, opérateur digital global couvrant les services de télécommunications au Maroc, recherche un AI Expert. Le poste consiste à concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle, en intégrant des modèles IA dans les processus métier pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la qualité de service et la valeur ajoutée de l'entreprise.

Missions principales

  • Développer des systèmes d'IA et de machine learning adaptés aux cas d'usage métier, notamment des solutions basées sur des LLM open-source (fine-tuning, prompting, orchestration).
  • Implémenter des architectures RAG (vector search, knowledge base, retrieval pipelines) et des pipelines de données pour l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles.
  • Intégrer les modèles dans des applications et services en production (API, microservices, agents, applications conversationnelles).
  • Optimiser la performance, la latence et les coûts d'inférence, et mettre en place le monitoring, l'évaluation et la gouvernance des modèles (qualité, hallucinations, sécurité).
  • Participer à la conception d'architectures hybrides cloud et GPU locales, produire la documentation des solutions et collaborer avec les équipes métiers, produit et techniques.

Profil recherché

  • Bac+5 (ingénieur ou équivalent) en IA, Data Science ou Informatique.
  • Plus de 5 ans d'expérience en développement de solutions IA.
  • Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes complexes en environnement de production.

Compétences requises

  • Machine Learning, Deep Learning et NLP ; Python et PyTorch ou TensorFlow.
  • LLMs, RAG, vector databases et recherche sémantique ; MLOps / LLMOps.
  • Cloud (AWS, Azure, GCP), Docker, Kubernetes, CI/CD, bases de données relationnelles et NoSQL, Hadoop et Spark.
  • MLflow, Airflow, Grafana et intégration des modèles dans des architectures applicatives.

Questions fréquentes

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Source : ats:teamtailor

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