Machine Learning Engineer

Aive est une deeptech française pionnière en IA créative pour la vidéo, avec une technologie propriétaire MGT (Multimodal Generative Technology). Notre plateforme SaaS combine IA analytique et IA générative pour transformer la création, l’adaptation et l’optimisation vidéo, permettant aux marques, agences et studios de produire en quelques minutes des contenus personnalisés, multi-formats et prêts à diffuser.

Déjà adoptée par des leaders mondiaux (LVMH, L’Oréal, P&G, Meta, Warner Bros, TF1, Publicis…), Aive s’impose comme la référence en Creative AI for Video : qualité créative, cohérence de marque, automatisation avancée et performance marketing.

Notre organisation est structurée en squads autonomes, chacune responsable d’un périmètre produit précis, favorisant l’agilité, la responsabilité collective et l’innovation continue sur l’ensemble de la plateforme.

Chez Aive, chaque ingénieur fait partie d’une squad dirigée par un lead, subtil mélange d’expert technique et de manager. Chaque squad est autonome et responsable de son produit, qu’il s’agisse du storyboard, de la médiathèque ou d’un module d’analyse IA.

Nous croyons qu’un ingénieur responsable de son travail est plus impliqué et plus fier.

Les données sont au cœur de la technologie MGT d’Aive. Chaque ingénieur data évolue au sein d’une squad spécialisée, dédiée à l’analyse, à la génération ou à l’optimisation des performances IA.

• Proposition : vous concevez de nouveaux pipelines et algorithmes pour enrichir la compréhension et la génération vidéo.
• Conception : vous structurez les datasets, élaborez les schémas et documentez les process d’entraînement.
• Implémentation : vous développez, entraînez et optimisez les modèles.
• Livraison : vous déployez les modèles et outils d’analyse dans des environnements scalables.
  
  

Observation : vous surveillez la dérive, la qualité et la performance des modèles.

Le challenge coté data

Le pipeline data est le cœur technologique d’Aive. Sa mission est de permettre à la MGT d’analyser, d’interpréter et d’améliorer n’importe quelle vidéo, de manière spatio-temporelle et multimodale. L’équipe traite simultanément l’image, le son et les émotions pour identifier ce qui rend un contenu réellement performant. Elle conçoit des modèles évolutifs, capables d’apprendre sans réentraînement lourd grâce à un algorithme d’optimisation génétique interne. Chaque modèle est personnalisé en fonction du client et du contexte d’usage, tout en respectant des standards de fiabilité, d’éthique et de sécurité élevés. Travailler sur le pipeline data, c’est transformer la vidéo en connaissance et la créativité en science.

Notre stack

• a l’UX: Figma
• au front: React, Reduct, Radix, Typescript, canvas
• au back: Graphql, Go, Postgres, Ffmpeg / libav
• a la data: Go, Python, PyTorch, YOLO
• a l’infra: Terraform, Kubernetes, AWS, GCP
  
  

Qualifications

• Diplôme (Bac+3 ou Bac+5) en informatique, data science ou domaine connexe.
• Solides compétences en programmation (Python et Go).
• Expérience avec les bibliothèques de machine learning (TensorFlow, PyTorch, etc.).
• Maîtrise de SQL et des systèmes de gestion de bases de données.
• Familiarité avec les plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure, etc.).
• Excellentes compétences en résolution de problèmes et en analyse.
• Solides compétences en communication et en collaboration.
• Connaissance des outils de conteneurisation et d’orchestration (Docker, Kubernetes, etc.).
• Expérience confirmée (5 ans+) en data engineering et machine learning.
• un premier échange par mail avec un membre de l’équipe pour entrer en relation
• un entretien technique, en présentiel ou en visio, avec deux ingénieurs, dont un lead au moins, et un membre d’une autre équipe (2h). Il ne s’agit pas d’un exercice de code.
• un échange avec les fondateurs (30m)
• une proposition