IA - Ml Engineer H/F - Ippon Technologies

IPPON, l'énergie du collectif au service de la technologie positive !

Qui sommes-nous ?

IPPON, un cabinet de conseil né de la rencontre entre un Tech et un Judoka.

Chez IPPON, notre ADN est profondément ancré dans les valeurs du sport et de la tech.

Elles guident notre façon de travailler, de progresser et de construire des relations durables avec nos clients comme entre nous.

Nos piliers :

- Le dépassement de soi : un programme de mentoring structuré BlackBelt pour progresser en continu
- Le collectif : des communautés d'expertises fortes et des interventions en équipe IPPON
- Le partage : formations internes, blog technique, conférences et retours d'expérience

Chez nous, tu trouveras :

- De la bienveillance, de la transparence et de la confiance
- Une culture test & learn : on n'a pas peur de bousculer l'existant
- Une bonne ambiance où la convivialité et l'esprit d'équipe ne sont pas négociables

IPPON Lyon : Créée en 2017, l'agence de Lyon rassemble aujourd'hui des passionnés intervenant sur des projets à forte technicité ou en conseil et architecture : Software Engineering, Data/IA, DevOps, Cloud, Architecture, Produit, Design...

Et l'aventure ne fait que commencer.

Rejoins notre équipe Data & IA :

Notre pôle Data & IA rassemble 75 expert·e·s, engagé·e·s dans la création, le développement et le déploiement de solutions innovantes en Machine Learning et IA Générative sur le cloud public.

En tant que AI/ML Engineer chez Ippon, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA, de la conception à la mise en production.
Vos missions seront les suivantes :

- Intègre des solutions d'IA dans les systèmes des clients, à partir de foundation models et de modèles managés
- Développe des solutions d'IA générative basées sur des LLMs : intégration de foundation models, systèmes RAG, bases de données vectorielles, agents et orchestration multi-agents
- Conduit des activités d'entraînement, de fine-tuning ou d'évaluation comparative de modèles
- Construit des plateformes IA permettant aux équipes Data Science des clients d'expérimenter, d'entraîner et de mettre en production leurs modèles
- Industrialise les modèles et systèmes d'IA via des pipelines MLOps / LLMOps (CI/CD, Infrastructure as Code, automatisation, versioning de modèles et de prompts)
- Déploie et opère les modèles et systèmes IA en production sur cloud public (AWS, Azure, GCP, Scaleway)
- Met en place l'évaluation, le monitoring et l'observabilité des modèles et systèmes d'IA (qualité, dérive, hallucinations, latence, coûts)
- Applique les bonnes pratiques de Responsible AI et les contrôles définis sur les projets (garde-fous, conformité RGPD et EU AI Act)
- Applique les bonnes pratiques d'optimisation des coûts d'inférence (FinOps IA)
- Collabore avec les équipes Data Science, Data Engineering, Cloud & DevOps, Software Engineering, Produit et métier
- Contribue aux POC, à la veille technologique et aux retours d'expérience
- Développe ses compétences via des certifications techniques IA et cloud
- Intègre les outils d'IA dans ses propres pratiques de développement (assistants de code, génération de tests, agents, skills) en gardant un regard critique sur leurs sorties

L'environnement technique :

- Maîtrise de Python et de l'écosystème IA (Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, frameworks d'agents)
- Foundation models et LLMs : intégration via API, déploiement de modèles managés (Claude, Mistral, OpenAI) ou personnalisés, fine-tuning lorsque le contexte le requiert
- RAG : embeddings, bases vectorielles, stratégies de retrieval, évaluation des systèmes de recherche
- Architectures agentiques : orchestration, tools, Model Context Protocol (MCP), patterns multi-agents, skills
- MLOps / LLMOps : CI/CD, Terraform, conteneurisation, monitoring, observabilité, versioning de modèles, de pipelines et de prompts
- Cloud public : AWS, Azure, GCP ou Scaleway avec leurs services IA managés (SageMaker, Bedrock, Vertex AI, Azure ML, Azure OpenAI)
- Pratiques d'évaluation des systèmes IA : tests automatisés, LLM-as-judge, détection de régression et de dérive
- Pratiques de qualité logicielle : tests, clean code, design patterns, sécurité applicative
- Bases solides de Data Science et de Machine Learning (training, validation, biais, métriques) : socle nécessaire pour collaborer avec les Data Scientists des clients et garantir la qualité des systèmes IA

Comment on t'accompagne chez Ippon ?

- Travailler avec une équipe où tu pourras apporter tes propres idées ;

- Suivi personnalisé avec un·e manager technique qui comprend ton métier ;

- Une trajectoire de carrière personnalisée : nouvelles responsabilités, rôle de tuteur·trice ou manager technique, accompagnement pour devenir speaker ;

- Formations continues et certifications, notamment via notre programme BlackBelt (AWS/GCP/Azure, mentoring, coaching) ;

Pour mieux découvrir notre culture et nos expertises, tu peux jeter un oeil à notre blog technique : https://blog.ippon.fr/

Et si notre univers t'inspire, n'hésite pas à postuler : nous serions ravi·e·s d'en apprendre plus sur tes aspirations professionnelles et de te présenter plus en détail l'aventure Ippon.

Issu.e d'une formation Bac +5, vous justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en tant que ML Engineer / AI Engineer.

Vous aimez concevoir des solutions robustes, scalables et industrialisables.

Vous appréciez le travail en équipe et les environnements collaboratifs.

Vous êtes en veille permanente sur les évolutions IA et êtes sensible aux enjeux éthiques, réglementaires et responsables liés à l'IA.

Vos compétences clés :

- Solide maîtrise du développement Python appliqué au ML / IA

- Expérience en MLOps, déploiement et monitoring de modèles et de solutions IA en production

- Bonne connaissance des clouds publics et des services AI/ML managés

- Maîtrise des pipelines de données et d'orchestration

- Expérience sur les LLM, RAG, bases vectorielles et l'agentique