À propos
KLANIK est une société de conseil en Ingénierie IT qui accompagne ses clients dans leurs projets digitaux et technologiques.
Le groupe KLANIK compte désormais plus de 750 talents, évoluant dans 16 agences en Europe, Amérique du Nord, Afrique et Moyen-Orient. Des experts engagés, atypiques et passionnés, impliqués dans des projets stratégiques grâce à leur haut niveau de compétences en Software, DevOps, Cloud, Agilité, Cybersécurité, Big Data & IA.
En parallèle de leurs métiers, les collaborateurs du groupe KLANIK sont accompagnés au quotidien dans leur développement personnel et professionnel, via différentes initiatives engageantes et innovantes :
KONSCIOUS : communauté interne engagée dans les enjeux écologiques, sociaux et environnementaux
KAMPUS : institut de formation technique certifié
KORNER : incubateur de start-ups technologiques
KLANIK ESPORT : club professionnel e-sport ouvert aux collaborateurs
Le poste
Nous sommes à la recherche d'un(e) Tech Lead IA pour piloter nos projets IA stratégiques, encadrer une équipe de data scientists et d'ingénieurs ML, et garantir la qualité technique de nos solutions.
En tant que Tech Lead IA, vous serez au cœur de notre stratégie technologique et managériale. Vos principales missions seront :
- Encadrer une équipe d'ingénieurs IA (ML engineers, data scientists, data engineers)
- Concevoir, développer et déployer des solutions IA de bout en bout (modèles, pipelines, APIs, monitoring)
- Définir l'architecture technique des projets IA en collaboration avec les autres pôles tech
- Assurer la qualité du code, la robustesse des modèles, la reproductibilité et la scalabilité des systèmes
- Suivre les performances des modèles en production et proposer des itérations
- Veille technologique : rester à jour sur les évolutions en IA (LLMs, MLOps, vision, etc.)
- Collaborer avec les équipes produit, métier et infra pour garantir l'impact business des projets IA
#LI-LL1#
Profil recherché
- Bac+5 en informatique, mathématiques appliquées ou équivalent
- Excellente maîtrise des techniques de Machine Learning / Deep Learning (classification, NLP, computer vision, LLMs)
- Expérience avec les outils Python, PyTorch / TensorFlow, scikit-learn, FastAPI, etc.
- Expérience avec des outils MLOps (MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes, etc.)
- Compétences solides en architecture logicielle, CI/CD et cloud (AWS, GCP ou Azure)
- Très bon relationnel, leadership naturel, goût pour le mentorat technique
- Capacité à vulgariser des sujets complexes auprès de profils non techniques
