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Technical Lead IA Appliquée – Lead de projets IA générative

DeepRec.ai · Casablanca-Settat

Senior 🇫🇷 Français
Python PyTorch Hugging Face LangChain Architecture logicielle APIs Systèmes distribués Backend Cloud Hybrid On-premise MLOps Model serving LLMs Agents IA

Description du poste

À propos du poste

En tant que Technical Lead IA Appliquée, vous piloterez le déploiement de solutions d'IA générative de pointe chez des clients Enterprise en Europe, dans des secteurs tels que la finance, l'industrie, la santé, l'énergie, la défense ou le secteur public.

Missions principales

  • Concevoir et développer les composants critiques des solutions IA, en Python.
  • Encadrer techniquement une équipe d'Applied AI Engineers et promouvoir les meilleures pratiques d'ingénierie.
  • Participer aux échanges techniques avec les clients en phase avant‑vente pour transformer leurs besoins métier en solutions IA.
  • Définir des architectures basées sur les LLMs (RAG avancé, agents IA, fine‑tuning, orchestration, recherche documentaire, applications conversationnelles).
  • Superviser le déploiement des solutions IA en environnement cloud, hybride ou on‑premise.
  • Collaborer avec les équipes Produit, Recherche et Engineering pour influencer la feuille de route.
  • Assurer la réussite technique des projets et accompagner les clients tout au long du cycle de vie.

Profil recherché

  • Minimum 7 à 8 ans d'expérience en IA, Machine Learning ou Software Engineering.
  • Au moins 2 ans d'expérience en leadership technique (Tech Lead, Solutions Architect, Engineering Manager, etc.).
  • Expérience avérée dans la livraison de projets IA complexes en production.
  • Excellente maîtrise des LLMs et des architectures modernes (fine‑tuning, RAG, agents, model serving, MLOps).
  • Capacité à communiquer efficacement avec des interlocuteurs techniques et métiers.
  • Anglais courant à l'écrit comme à l'oral.

Compétences requises

  • Python
  • PyTorch
  • Hugging Face
  • LangChain (ou équivalent)
  • Architecture logicielle, APIs, systèmes distribués, backend.
  • Déploiement cloud, hybride ou on‑premise.
  • MLOps et model serving.

Questions fréquentes

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Publie il y a 2 mois

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