Ingénieur·e IA / Machine Learning Confirmé·e
GoMind est une alternative aux ESN : un collectif où l’on agit avec l’esprit éveillé, guidés par la confiance, l’authenticité et l’énergie, pour explorer, décider et grandir ensemble.
Nous répondons généralement sous 3 jours
Tes responsabilités:
Développement & modélisation
Concevoir et entraîner des modèles de machine learning (supervisé / non supervisé) selon les cas d’usage.
Développer des solutions IA appliquées à des données structurées, textuelles, ou images.
Explorer des approches GenAI / LLM (RAG, assistants, automation) .
Industrialisation
Mettre en production des modèles et solutions IA (API, batch, pipelines).
Travailler sur la reproductibilité et la robustesse : versioning, tests, monitoring, retraining.
Contribuer à améliorer l’infrastructure ML : pipelines, déploiement, monitoring, gestion des datasets.
Collaboration
Travailler avec les équipes produit / métier pour comprendre les besoins et proposer des solutions pertinentes.
Documenter et partager les bonnes pratiques (revues, patterns, code quality).
Participer à la montée en compétence collective : pair programming, mentoring possible.
Profil recherché :
3+ ans d’expérience en IA / ML (contexte projet ou production).
Très bonne maîtrise de Python (pandas, numpy…).
Expérience avec au moins un framework ML : scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.
Solide compréhension des bases : statistiques, entraînement, métriques, validation.
Capacité à livrer une solution IA en production (API, pipeline, batch…).
Bon esprit de communication et sens produit / impact.
Atouts appréciés (mais non obligatoires)
Notions ou expérience MLOps : Docker, CI/CD, MLflow, monitoring…
Expérience cloud : AWS / GCP / Azure
GenAI / LLM : RAG, embeddings, prompt, LangChain, etc.
Expérience en computer vision ou NLP
Expérience en contexte conseil / multi-projets
- Localisations
- Île-de-France
- Statut à distance
- Hybride
Collègues
À propos de GoMind
GoMind accompagne les équipes techniques dans la création et la livraison d’applications éthiques, durables et performantes grâce au Green IT. Notre modèle repose sur la transparence, la responsabilité partagée et l’accompagnement personnalisé.