ETANDEX est la principale entreprise indépendante de travaux spéciaux en France, forte d'une expertise technique reconnue depuis plus de 50 ans dans la réparation, la protection et le renforcement structurel d'infrastructures complexes (génie civil, bâtiments industriels, ouvrages hydrauliques).
Le poste est basé au sein de la Direction des Systèmes d'Information au siège social des Ulis (91940). L'équipe technique, composée d'un architecte SI logiciel, d'un développeur fullstack/iOS, d'un développeur React, d'un ingénieur DevOps et de deux ingénieurs IA, gère une infrastructure hybride moderne : cloud privé Kubernetes bare-metal et grappes GPU physiques dédiées à l'entraînement et à l'inférence de modèles d'IA internes, exploités en production par les équipes opérationnelles sur l'ensemble du territoire.
Les modèles développés par la DSI traitent des données réelles issues de plus de 1 500 chantiers par an : photographies d'ouvrages, documents techniques, données de production. L'infrastructure GPU on-premise garantit la maîtrise complète des données et des modèles, sans dépendance à un fournisseur cloud pour les traitements sensibles.
Description des missions
Sous la responsabilité du chef de service développement, IA et intégration, l'ingénieur IA prend en charge la conception, le développement et la mise en production de systèmes d'intelligence artificielle au service des équipes opérationnelles d'ETANDEX, de l'expérimentation jusqu'au déploiement sur l'infrastructure GPU interne.
Afin de garantir la pertinence des modèles développés, le titulaire du poste est amené à développer une compréhension fi ne des métiers de l'entreprise, de ses flux de données et de ses processus opérationnels.
Les responsabilités principales s'articulent autour des axes suivants :
Vision par ordinateur : concevoir et entraîner des modèles d'analyse d'images appliqués aux ouvrages et aux chantiers (détection, classifi cation, mesure), depuis la constitution des jeux de données jusqu'à l'évaluation en conditions réelles.
Systèmes RAG et agents : développer les assistants internes exploitant les LLMs sur les données propriétaires de l'entreprise (documentation technique, référentiels métiers), en s'appuyant sur des bases de données vectorielles et des pipelines de retrieval robustes.
Analyse documentaire : industrialiser l'extraction et la structuration automatique d'informations à partir des documents de chantier (rapports, plans, comptes rendus, pièces administratives).
Industrialisation et serving : déployer les modèles sur la grappe GPU on-premise (conteneurisation, orchestration Kubernetes, optimisation d'inférence, monitoring des performances et de la dérive).
Exposition et intégration au SI : concevoir les APIs d'exposition des modèles (FastAPI, C#.NET Core) et collaborer avec les développeurs fullstack et iOS pour intégrer les capacités IA dans les applications web et mobiles utilisées sur les chantiers.
Orchestration n8n : intégrer les traitements IA dans la plateforme de workfl ow n8n, notamment via le développement de noeuds personnalisés en TypeScript/JavaScript.
Évaluation et amélioration continue : construire les protocoles d'évaluation des modèles (métriques, jeux de test, retours terrain) et piloter les itérations de fi ne-tuning et de réentraînement.
Profil recherché
Formation : diplôme d'ingénieur (Bac+5) ou Master universitaire avec spécialisation en intelligence artifi cielle, machine learning ou data science, garantissant de solides bases théoriques en apprentissage statistique, algorithmique et mathématiques appliquées.
Expérience : une première expérience signifi cative de développement et de mise en production de systèmes IA est requise — stages, alternance, missions freelance ou projets de recherche appliquée inclus. Le poste est ouvert aux jeunes diplômés ayant déjà déployé des modèles en conditions réelles.
Compétences techniques indispensables :
Maîtrise de Python et des frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow).
Pratique confi rmée des LLMs et des architectures RAG (bases vectorielles, embeddings, évaluation de pipelines de retrieval).
Expérience concrète du déploiement de modèles en production : conteneurisation (Docker), orchestration (Kubernetes), APIs d'inférence (FastAPI ou équivalent).
Maîtrise du SQL et des bases relationnelles (PostgreSQL).
Usage régulier de Git et des pipelines CI/CD.
Compétences appréciées :
Expérience en vision par ordinateur (détection d'objets, segmentation, OCR).
Pratique du fi ne-tuning de modèles open source et de l'optimisation d'inférence sur GPU.
Connaissance de TypeScript/JavaScript et d'un framework front-end (React) pour prototyper des interfaces d'exploitation des modèles.
Connaissance du développement d'intégrations ou de noeuds personnalisés sous n8n.
Usage maîtrisé des outils de développement assisté par l'IA (Claude, Gemini, Copilot...) pour optimiser votre productivité et la qualité du code au quotidien.
Savoir-être : rigueur méthodologique et scientifi que, curiosité intellectuelle pour appréhender les métiers de l'entreprise, esprit d'équipe prononcé et capacité à collaborer avec des profi ls spécialisés (développeurs fullstack, DevOps, architecte SI).
Conditions et avantages du poste
Contrat : CDI, Statut Cadre
Rémunération : entre 45 et 55K€ brut annuel selon le profi l et l'expérience.
Localisation et rythme : Poste basé aux Ulis (91940), zone de Courtaboeuf. Travail à 100% en présentiel, requis par la proximité immédiate avec la grappe GPU et les serveurs on-premise, et par l'émulation technique de l'équipe de la DSI.
Accessibilité : Accès routier direct sans péage via A10 / N118. Desserte par bus depuis la gare de Massy-Palaiseau via les lignes express et locales (lignes 4602, 4621 et 4622 à haute fréquence en heures de pointe, complétées par le service de transport à la demande Courtaboeuf).
