VOUS ÊTES
En tant que Scientifique Computationnel IA/ML, vous concevrez, développerez et mettrez en œuvre des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour des clients d’entreprise, en combinant des modèles personnalisés avec des services d’IA cloud et tiers afin de fournir des résultats prêts pour la production. Votre rôle couvre l’ensemble du cycle de vie de la solution, notamment l’évaluation des besoins et des données des clients, la sélection et la personnalisation des modèles (y compris le Deep Learning, l’IA Générative et les Grands Modèles de Langage), la conception de pipelines de données évolutifs ainsi que de pipelines DevOps & MLOps pour l’entraînement et la production, et la garantie de la qualité, de la valeur et de la fiabilité des systèmes déployés.
LE TRAVAIL
- Formuler des problèmes du monde réel en solutions pratiques, efficaces et évolutives d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
- Développer et mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique, des modèles et des systèmes computationnels ; concevoir et construire des pipelines de données évolutifs pour soutenir l’entraînement des modèles et leur mise en production avec DevOps & MLOps.
- Personnaliser et appliquer des modèles de Deep Learning et d’IA Générative pour divers cas d’usage en fonction des besoins métier, de la disponibilité des données, des exigences systèmes et d’infrastructure, y compris les dispositifs edge (en périphérie) et le calcul haute performance (HPC).
- Participer à la recherche et au développement de nouveaux algorithmes, modèles et simulations d’IA et de calcul haute performance, ainsi qu’à leurs applications pour résoudre des problèmes métier complexes chez les clients.
- Travailler avec des ensembles de données à grande échelle et utiliser des techniques de prétraitement des données afin de garantir des données d’entrée de haute qualité pour l’entraînement et la production.
- Mettre en œuvre et maintenir des mécanismes efficaces de stockage et de récupération des données pour les modèles et les connaissances à l’aide d’outils appropriés.
- Justifier la valeur des approches basées sur les modèles dans la résolution des problèmes métier.
- Collaborer avec des équipes métiers et techniques, y compris les utilisateurs, les représentants des cas d’usage, les responsables métier, les ingénieurs, les architectes et les concepteurs UI, afin d’atteindre les objectifs de projet de bout en bout et d’intégrer les solutions en production.
FORMATION
- Licence/Bachelor ou équivalent
Qualifications De Base (requis)
- Expérience avérée en tant qu’ingénieur ou scientifique en apprentissage automatique, avec déploiement de modèles en production à grande échelle, y compris la surveillance, les alertes, le signalement automatique des anomalies (bug filing) et les audits.
- Solide expérience dans l’application des fondements théoriques de l’informatique, y compris l’architecture des systèmes informatiques, l’ingénierie des systèmes et la programmation.
- Expérience pratique des systèmes et architectures de calcul distribué pouvant inclure le Big Data, le calcul haute performance, les simulations d’ingénierie, le calcul scientifique, le Grid Computing et le Cloud Computing, ainsi que les réseaux distribués.
- Expérience dans le développement et le déploiement de logiciels basés sur l’IA/ML dans un environnement cloud.
Qualifications Préférées
- Maîtrise de Python et des frameworks IA/ML basés sur Python, ainsi qu’une connaissance des bibliothèques et frameworks pertinents (par exemple TensorFlow, PyTorch).
- Expérience de travail avec des modèles de langage tels que les API de LLM et optimisation de leur utilisation pour des applications spécifiques.
- Expérience avec les langages de programmation suivants : Python, C++, Java, R, SQL.
- Excellentes compétences de communication écrites et orales, ainsi qu’une capacité à communiquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.
- Solides compétences en relation client dans un environnement de conseil.
- Excellentes compétences transversales avec la capacité de collaborer avec une variété d’équipes internes et côté client.
- Esprit entrepreneurial avec une curiosité et une passion pour les technologies émergentes et l’innovation.
- Master (MS) ou Doctorat (PhD) dans un domaine connexe de préférence (informatique, ingénierie, etc.).