Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle (IA)

Description de l’offre :

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle (IA) passionné(e) pour rejoindre notre équipe de recherche et développement. Vous serez responsable de la conception, du développement et de l’optimisation des modèles et des algorithmes d’IA, dans le but de résoudre des problèmes complexes et d’améliorer l’intelligence des produits et services de l’entreprise. Si vous êtes un(e) expert(e) en IA et souhaitez contribuer à l’innovation dans des projets à fort impact, cette opportunité est faite pour vous.

Missions principales :

• Concevoir et développer des modèles d’apprentissage automatique (machine learning) et des modèles d’apprentissage profond (deep learning) pour résoudre des problèmes spécifiques à l’entreprise.
• Travailler sur l’implémentation et l’optimisation des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), de vision par ordinateur (computer vision) et de recommandation.
• Effectuer des analyses de données à grande échelle, concevoir des processus de collecte, de nettoyage et de préparation des données pour alimenter les modèles IA.
• Analyser les performances des modèles et apporter des améliorations continues pour atteindre des résultats optimaux en termes de précision, de rapidité et de scalabilité.
• Développer des solutions d’IA explicable pour rendre les décisions des modèles compréhensibles par les utilisateurs et garantir une utilisation responsable des technologies IA.
• Collaborer avec les équipes produit et développement pour intégrer les modèles d’IA dans des solutions concrètes et des produits à grande échelle.
• Participer à la gestion du cycle de vie des projets d’IA, de la conception à la mise en production, en passant par les phases de test et de validation.
• Contribuer à la rédaction de la documentation technique et des rapports de recherche relatifs aux solutions IA développées.
• Mener des recherches pour rester à la pointe des dernières innovations en matière de technologies d’IA et d’algorithmes d’apprentissage automatique.

Compétences requises :

• Expertise en apprentissage supervisé, non supervisé et renforcé (reinforcement learning).
• Solide maîtrise des frameworks de deep learning comme TensorFlow, PyTorch, Keras, et scikit-learn.
• Expérience avec des architectures de réseaux neuronaux (CNN, RNN, LSTM, GAN, etc.).
• Compétence dans l’implémentation de modèles de traitement du langage naturel (NLP) tels que BERT, GPT, transformers.
• Expérience avec des techniques de vision par ordinateur : détection d’objets, segmentation d’image, reconnaissance faciale, etc.
• Bonne maîtrise des algorithmes de recommandation, y compris les systèmes collaboratifs, basés sur le contenu et hybrides.
• Solides compétences en traitement de données massives avec des outils comme Pandas, NumPy, Spark.
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python, R, et expérience avec les outils et bibliothèques associés.
• Connaissance des bases de données et des technologies de stockage des données (SQL, NoSQL, Hadoop, Kafka, etc.).
• Bonne compréhension des principes de métriques d’évaluation des modèles IA (ex. : précision, rappel, F1-score, AUC-ROC).
• Expérience avec les outils de gestion des modèles et des pipelines de déploiement de modèles (ex. : MLflow, Kubeflow).
• Connaissance des bonnes pratiques en matière de développement logiciel (tests, versionning, déploiement, etc.).
• Compétences en cloud computing (ex. : AWS, Google Cloud AI, Azure Machine Learning).

Atouts supplémentaires :

• Doctorat en intelligence artificielle, machine learning, ou domaine connexe.
• Expérience avec des projets de recherche appliquée et d’innovation technologique dans le domaine de l’IA.
• Expérience avec des technologies de big data et d’analytique en temps réel (ex. : Apache Spark, Hadoop, Flink).
• Connaissance des approches éthiques de l’IA et de la gestion des biais dans les algorithmes.
• Participation à des communautés de recherche ou à des conférences en IA (ex. : NeurIPS, ICML, CVPR, ACL).

Qualités recherchées :

• Forte capacité d’analyse et de résolution de problèmes complexes à l’aide de l’intelligence artificielle.
• Esprit d’initiative, autonomie et capacité à travailler sur des projets de R&D en équipe.
• Ouverture à l’innovation et aux nouvelles technologies, avec un fort intérêt pour l’évolution du domaine de l’IA.
• Capacité à travailler sous pression tout en maintenant un haut niveau de rigueur technique.
• Bonnes compétences en communication pour expliquer des concepts techniques à des équipes non techniques.
• Orientation vers l’impact réel des projets IA sur les produits et services de l’entreprise.