ingénieur informatique IA (H/F) (IT)
Ingénieur Intelligence Artificielle junior, profil technique ML/DL, chargé de concevoir, entraîner et évaluer des modèles IA robustes et fiables, intégrés à des systèmes critiques et contraints, avec un fort niveau d?exigence technique.
VOS MISSIONS PRINCIPALES :
Au sein d?équipes techniques pluridisciplinaires, l?ingénieur IA interviendra sur : La conception et l?implémentation de pipelines IA : collecte, nettoyage et préparation des données, feature engineering, entraînement et validation des modèles. Le développement et l?amélioration de modèles : machine learning classique, deep learning selon les cas d?usage. L?évaluation des performances des modèles : métriques adaptées, généralisation, robustesse, gestion du biais et du bruit. L?amélioration continue des modèles existants : tuning, gestion du drift, optimisation des performances. La contribution à l?industrialisation des modèles : versioning des données et des modèles, reproductibilité des expérimentations, intégration dans des systèmes existants. La prise en compte de contraintes fortes : données partielles ou sensibles, environnements techniques contraints, exigences élevées de fiabilité et de sécurité. Profil candidat:PROFIL RECHERCHE
Formation & expérience Formation ingénieur ou master en : Intelligence Artificielle, Machine Learning, Data Science. 2 à 4 ans d?expérience (alternance et stages exclus). Doctorat non requis. Compétences clés Solide socle en ingénierie IA / ML Capacité à implémenter des modèles de bout en bout À l?aise avec des données imparfaites (bruit, manque, hétérogénéité) Compréhension des contraintes systèmes (ressources, latence, stabilité) Qualités personnelles Rigueur scientifique Esprit d?analyse Curiosité technique Capacité à documenter et expliquer ses choix Humilité face aux limites des modèlesTECHNIQUES
Langages & frameworks Python (indispensable) Bibliothèques scientifiques : NumPy, Pandas, Scikit-learn. Deep Learning : PyTorch ou TensorFlow / Keras. Concepts IA / ML Apprentissage supervisé et non supervisé Évaluation des modèles (precision, recall, F1, AUC, etc.) Overfitting / underfitting Cross-validation Feature engineering Gestion des jeux de données déséquilibrés Notions de robustesse et de biais Outillage & bonnes pratiques Git Versioning des modèles / données (DVC ou équivalent apprécié) Structuration de pipelines reproductibles Bases d?intégration dans des systèmes applicatifsEmplois Recommandés
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