Le poste Service d'Ingénierie d'Infrastructure ML / Service d'Ingénierie Logicielle Scientifique
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Contexte :
Projet de recherche appliquée sur les événements météorologiques extrêmes utilisant des modèles d'IA.
Ingénieur en infrastructure ML service
Missions:
Permettre à l'équipe R&D de développer et d'évaluer des modèles en livrant et en gérant du code et des données de qualité.
Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque existante basée sur Python pour les simulations, l'inférence de modèle et l'analyse.
Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d'événements extrêmes, l'entraînement et l'évaluation de modèles (y compris sur GPU).
L'accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l'équipe).Mettre en œuvre et faire respecter les meilleures pratiques de développement de logiciels scientifiques (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité).
Optimiser l'utilisation d'un serveur (multi-)GPU pour des simulations et des entraînements d'IA à grande échelle (I/O, planification, parallélisme).Coacher et former l'équipe sur les meilleures pratiques pour le code scientifique et l'utilisation des GPU.
Profil recherché
Expertise technique :
Obligatoires :
Python avancé et meilleures pratiques de développement logiciel
Pipelines scientifiques : orchestration, mise en lot, suivi des expériences
Outils : Git, Docker.
Atouts ++:
Gestion des données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3.
Apprentissage profond sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances.
énierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructure de données dans un environnement R&D
Capacité prouvée à collaborer sur des bases de code robustes, performantes et évolutives
Familiarité ou fort intérêt pour la science du climat, la simulation ou la modélisation physique est un plus.
Excellente expertise en enseignement et en communication
Normes élevées de qualité et de clarté du code
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