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TRISKELL Consulting

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Ingénieur IA / Machine Learning – IA industrielle & Embedded AI (H/F)

Puteaux, FRSur siteCDITemps plein

Publié 13 oct. 2026

La Stack technique est :

  • Développement : Python, C/C++, SQL, Bash

  • Machine Learning / Deep Learning : PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LightGBM

  • Architectures : CNN, RNN / LSTM / GRU, Transformers, réseaux de neurones compacts, éventuellement Spiking Neural Networks

  • Scientific & Physics-Informed AI : PINNs, modèles hybrides physique / données, séries temporelles, traitement du signal, modèles prédictifs

  • MLOps / expérimentation : MLflow, Git, CI/CD, pytest, DVC, Hydra

  • Embedded / Edge AI : ONNX Runtime, TensorFlow Lite, quantification INT8, optimisation et compression de modèles

  • IA générative / agentique : LLM, RAG, agents IA et orchestration de workflows selon les projets

Nous recherchons un ingénieur IA avec un très bon niveau technique, capable de développer, tester et challenger des modèles, au-delà de la simple utilisation d’API ou de frameworks haut niveau. 

Le poste est ouvert à un jeune diplômé, à condition d’avoir déjà acquis une réelle profondeur technique au travers de stages, d’une alternance, projets de recherche, ou premières expériences. 

  • Les compétences indispensables pour relever le challenge technique sont : 

    • Machine Learning / Deep Learning industriel ; 

    • IA embarquée / Edge AI ; 

    • Physics-Informed Neural Networks (PINNs) ; 

    • mathématiques appliquées, statistiques et optimisation applique à des systèmes de type mécatronique 

    • Architectures CNN, LSTM/GRU, Transformers ; 

    Une expérience reposant principalement sur l’utilisation d’API d’IA générative ou sur quelques projets scolaires ne sera pas suffisante.

Aperçu du poste

Type de poste

Temps plein

E-mail

ymalnoe@triskell-consulting.com

Compétences requises

Python programmingC/C++ programmingPyTorchTensorFlowEmbedded/Edge AI (ONNX Runtime, TensorFlow Lite, INT8 quantization, model optimisation & compression)Physics-Informed Neural Networks (PINNs) and hybrid physics/data modelsDeep learning architectures (CNN, RNN/LSTM/GRU, Transformers)Signal processing and time series analysisApplied mathematics, statistics and optimisation for mechatronic systemsMLOps and experimentation (MLflow, Git, CI/CD, DVC, pytest, Hydra)Model development, evaluation, testing and robustness validation (beyond API usage)Generative AI and agent orchestration (LLMs, RAG, agents)

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