Radarak

AI Expert

inwi · Morocco

Onsite · Other data role · Posted 21 October 2026

AirflowAWSAzureCI/CDDockerGCPHadoopKubernetesLLMs / GenAIMachine learningMicroservicesMLflow

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About the job

Qui sommes-nous?

inwi est un opérateur digital global, couvrant l’ensemble des services des télécommunications au Maroc. Services Voix (fixe et mobile), Internet et Data à très haut débit à destination du grand public et des entreprises.

Après avoir rendu le mobile accessible à tous, inwi se donne pour mission d’accompagner le développement numérique du pays en rendant l’internet très haut débit accessible à tous les marocains. Pour cela, l’opérateur peut capitaliser sur la qualité de ses infrastructures 4G, Fibre Optique, ADSL et l’Internet par satellite pour raccorder rapidement le plus grand nombre.

Raison d’être ou mission du poste :

Concevoir, développer et industrialiser des solutions d’Intelligence Artificielle au sein d'Inwi, en assurant la conception, l'optimisation, et l'intégration des modèles IA dans les processus métier, afin d’améliorer l'efficacité opérationnelle, la qualité de service et créer de la valeur ajoutée pour l’entreprise.

Activités du poste :

· Produire une documentation complète des solutions IA (algorithmes, processus, résultats, analyses d’impact).

· Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, produit et techniques pour garantir l’adéquation des solutions avec les besoins.

Formation/Expérience

Type et niveau de diplôme requis :

· Bac+5 (ingénieur ou équivalent) en IA, Data Science, Informatique

· > 5 ans d’expérience en développement de solutions AI

Expertise technique requise :

· Maîtrise des environnements Cloud (AWS, Azure, GCP) et des outils associés (Docker, Kubernetes, CI/CD).

· Connaissance approfondie des bases de données relationnelles et NoSQL ainsi que des systèmes de Big Data (Hadoop, Spark).

· Capacité à intégrer les modèles dans des architectures applicatives (API, microservices).

· Capacité à travailler avec des solutions d'orchestration et de monitoring de modèles IA (MLflow, Airflow, Grafana).

Indicateurs de performance

· Qualité et performance des modèles déployés en production (précision, pertinence, robustesse).

· Capacité à livrer des solutions AI opérationnelles dans les délais.

· Fiabilité et pertinence des modèles en production (stabilité, monitoring, amélioration continue).

· Évolution et optimisation régulière des modèles et processus d’IA

· Satisfaction des équipes métiers et adoption des solutions développées.

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