AI Engineer Databricks - Lyon

Role overview

Responsibilities

• check_circle Vous évoluez efficacement au sein d?équipes agiles et pluridisciplinaires, en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers
• check_circle Vous faites preuve d?un fort esprit analytique, de rigueur et de pragmatisme
• check_circle Vous êtes autonome, proactif et doté d?un solide sens des responsabilités
• check_circle Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes
• check_circle Vous savez prioriser vos tâches, gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements
• check_circle Vous disposez d?un solide bagage en software engineering, vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables, principalement en Python
• check_circle Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage
• check_circle Vous êtes à l?aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés
• check_circle Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent)
• check_circle Vous comprenez les enjeux de préparation des données, de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI
• check_circle Vous avez une experience dans l?industrialisation des modèles ML, incluant entraînement, validation, versioning et déploiement
• check_circle Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring)
• check_circle Vous avez une appétence pour les cas d?usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en ?uvre de frameworks d?évaluation pour les systèmes GenAI incluant :
• check_circle évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness),
• check_circle validation des chaînes de retrieval et d?embeddings,
• check_circle comparaison de prompts, modèles ou configurations

Basic qualifications

• 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production.

Preferred qualifications

• Compétences techniques attendues autour de la plateforme Databricks :
• MLflow (niveau confirmé)
• Databricks Model Serving (niveau confirmé)
• Databricks Vector Search (bonne connaissance)
• Databricks AI Functions (connaissance)
• Databricks Agent Bricks (connaissance)