Job position Ingénieur IA Junior (H/F)
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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.
Candidate profile
PROFIL RECHERCHE
Formation & expérienceFormation ingénieur ou master en :
Intelligence Artificielle,
Machine Learning,
Data Science.
2 à 4 ans d’expérience (alternance et stages exclus).
Doctorat non requis.
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)
Rigueur scientifique
Esprit d’analyse
Curiosité technique
Capacité à documenter et expliquer ses choix
Humilité face aux limites des modèles
TECHNIQUES
Langages & frameworksPython (indispensable)
Bibliothèques scientifiques :
NumPy, Pandas,
Scikit-learn.
Deep Learning :
PyTorch ou TensorFlow / Keras.
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
Git
Versioning des modèles / données (DVC ou équivalent apprécié)
Structuration de pipelines reproductibles
Bases d’intégration dans des systèmes applicatifs
Working environment
CONTEXTE & OBJECTIF DU POSTE
Dans un environnement technologique exigeant et fortement contraint, le client renforce ses équipes autour de l’Intelligence Artificielle appliquée, sur des systèmes critiques à forte responsabilité opérationnelle.
L’objectif du poste est d’intégrer un ingénieur IA junior, très technique, capable de concevoir, entraîner, évaluer et améliorer des modèles IA, puis de contribuer à leur intégration dans des systèmes réels, avec une attention particulière portée à la robustesse, la fiabilité et la traçabilité.
Le poste est orienté ingénierie IA concrète, loin des approches purement exploratoires ou théoriques.
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