À propos
Nous sommes un néo-cabinet de conseil à la culture atypique : ouverte, collaborative, innovante, libre et transparente !
Notre culture repose sur trois piliers :
- L'Autogouvernance : chaque entité a ses propres processus de gouvernance
- La Plénitude : le fait d'être soi-même au travail sans masque social
- La Raison d'être évolutive : notre entreprise est composée de personnes qui ont à leur disposition tous les éléments afin de prendre des initiatives, ce sont les Rebooters qui font évoluer l'entreprise.
Nos métiers s'articulent autour du conseil en IT, sur les nouvelles technologies, et l'Ingénierie.
Nous ne nous limitons pas dans nos activités, aussi, nous mettons notre savoir-faire sur les problématiques RH à disposition, que ce soit sur du conseil ou du recrutement.
Nous travaillons à avoir notre propre organisme de formation et nous nous expérimentons en créant des produits que nous commercialisons.
En bref, nous passons des excellentes journées !
Le poste
Nous recherchons un(e) professionnel(le) passionné(e) par l'intersection entre l'intelligence artificielle, les infrastructures techniques et l'industrialisation des modèles.
Mission
Au sein de l'équipe, vous participerez à :
La conception et le développement d'outils techniques pour le déploiement scalable de modèles d'IA sur un Cloud Privé (stack technique : Python, C#, SQL Server, Elastic, Kafka, PostgreSQL).
La création de solutions de surveillance et contrôle des performances des modèles en production.
L'intégration optimisée des modèles avec les systèmes de stockage de données et leur exploitation pour accélérer les calculs.
La collaboration étroite avec les équipes de Data Science (intégration des modèles) et de Développement (alignement avec les architectures existantes).
L'amélioration continue des processus MLOps pour garantir qualité, sécurité et reproductibilité.
Profil recherché
Compétences techniques :
Maîtrise de Python et expérience avec les frameworks de déploiement d'IA.
Expérience en développement logiciel (orientés objet).
Connaissance des bases de données (SQL Server, PostgreSQL) et outils de streaming (Kafka).
Pratique des infrastructures cloud et conteneurisation (Docker, Kubernetes).
Familiarité avec l'optimisation matérielle.
Soft skills :
Rigueur sur les enjeux de qualité et traçabilité en IA.
Esprit collaboratif pour travailler en interface avec des profils variés.
Avantages
En fonction du profil, discutons-en!
