informations générales
Paris
CDI
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.
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
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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
