Consultant AI Engineer Senior - F/H/NOCTO Technology

Premier cabinet d’architectes IT fondé en 1998, pionnier du delivery agile et véritable concentrateur de talents. Nous incarnons les nouvelles façons de faire du conseil et du Delivery. Digital Doers & Thinkers est notre marque de fabrique. 

Nous privilégions aujourd'hui notre positionnement Agile & DeepTech et sommes engagés quant à notre responsabilité sociale et environnementale

Vous faites partie de celles et ceux qui pensent que même avec plusieurs années d’expérience, on continue à apprendre ? Alors nous sommes sur la même longueur d'onde ! Et si on en parlait ?

Au sein de l’Atelier Data & AI, on retrouve des communautés de pratique organisées par tribus. L’idée, c’est de se retrouver et de partager des expertises communes, de développer ses compétences en équipes à taille humaine. Vous aurez donc pour missions de faire du conseil, du delivery et de la R&D.

Être Consultant AI Engineer Senior chez OCTO, c’est : 

1. Faire du conseil autant que du delivery : accompagner nos clients dans la mise en œuvre de solutions autour de la gestion et transformation de leur Data. Participer au développement agile et à l’implémentation d’applications dans le respect des bonnes pratiques. Et bien sûr, qui dit conseil, dit convictions : proposer la solution la plus adaptée, c’est aussi savoir et oser challenger nos clients (et c’est dans notre ADN !) 
2. Participer aux réponses aux appels d’offres et avant-ventes
3. Participer activement à la R&D “Data & AI” : au programme, veille technologique & bonnes pratiques. Quelques sujets “chauds” du moment ? Le Green AI , Green Data et AI4Green 🌱
4. Former & mentorer : le partage de connaissances et la montée en compétences des collaborateurs vous importent ? Nous sommes convaincus et prônons haut et fort la valeur de transmission. Mentoring et gestion de votre carrière seront donc à l’honneur. Et oui, chez OCTO le savoir n’est pas chasse gardée !

Promis pas de liste à rallonge, mais des compétences clés pour vous permettre de réussir chez nous : 

Un socle de savoir-faire techniques et des expériences significatives sur : 

• Les principaux usages des LLMs (RAG, Prompt Engineering, Agents, fine-tuning de LLM) : 2 ans d’expérience requise (projets professionnels et/ou auto-formation poussée)
• Une spécialisation sur un ou plusieurs domaines de la Data Science (NLP, Computer Vision, Time Series) : 3 ans d’expérience professionnelle requise. 
• L’environnement des modèles Open Source (ex : Hugging Face) : 2 projets professionnels significatifs requis. 
• Un ou plusieurs environnements cloud (AWS, GCP, Azure)

• Une expérience professionnelle dans un environnement agile

…last but not least: une bonne maîtrise de l’anglais, à l’oral comme à l’écrit :) 

Les compétences "bonus" : 

• Des connaissances / maîtrise des principaux frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch, etc)  

• Une expertise MLOps sur l'industrialisation et le monitoring de modèles de Machine Learning 

• La connaissance des bases du software craftsmanship (qualité de code, versionning, CI/CD)

Un panel de savoir-être : un esprit franc-tireur capable de (se) questionner et de challenger les idées, une forte appétence pour le travail en équipe et la réussite collective.