CELAD
Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle / IA Scientist passionné(e) par les problématiques d'IA avancée et capable de concevoir des solutions robustes, innovantes et industrialisées. Vous rejoindrez une équipe intervenant sur des sujets à forte valeur ajoutée mêlant IA générative, vision par ordinateur, séries temporelles et architectures intelligentes complexes, avec une forte dimension recherche appliquée et production. Vos missions : 🎯 Vous intervenez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle à forte valeur ajoutée. Vous participez à l'ensemble du cycle de vie des modèles IA : Exploration et compréhension des données, Conception d'architectures, Entraînement et optimisation des modèles, Évaluation et validation, Déploiement, Monitoring des performances en production. Vous serez amené(e) à travailler sur des problématiques variées couvrant notamment : Le traitement de séries temporelles, La vision par ordinateur, Les systèmes d'IA générative, Des architectures hybrides combinant modèles IA, outils métier et flux décisionnels complexes. Compétences Techniques : ⚙️ Solides compétences en Data Science, Machine Learning et Deep Learning, avec une capacité à concevoir, entraîner, évaluer et industrialiser des modèles IA en environnement réel. Bonne maîtrise des fondamentaux du Machine Learning (optimisation, biais/variance, généralisation, régularisation, validation croisée, métriques, robustesse et explicabilité). Bonne compréhension des architectures modernes (Transformers, attention, modèles séquentiels, multimodaux et architectures hybrides). Maîtrise des approches de representation learning (self-supervised, contrastive learning, transfer learning, fine-tuning, distillation, retrieval-based systems). Bonne compréhension des enjeux liés aux données (qualité, bruit, déséquilibre, data drift, domain adaptation). Capacité à concevoir des protocoles d'évaluation robustes et adaptés aux contraintes de production. Compréhension des systèmes avancés d'IA générative et agentique (multi-agents, tool calling, orchestration, grounding, alignement, hallucinations, sécurité). Forte appétence pour la recherche et l'innovation en intelligence artificielle, notamment sur les modèles génératifs et multimodaux. Compétences transverses : 🌐 Contribution aux choix techniques, aux décisions d'architecture et à la définition des standards IA/Data de l'entreprise. Interaction régulière avec les équipes métier, produit, data et infrastructure. Capacité à traduire un besoin métier complexe en solution IA pertinente et industrialisable. Esprit analytique permettant d'évaluer et challenger différentes approches algorithmiques et architectures neuronales. Capacité à proposer des solutions argumentées en tenant compte des contraintes de performance, coût, maintenabilité et scalabilité. Capacité à structurer des problématiques complexes en étapes claires et priorisées. Leadership technique, autonomie et sens du travail en équipe. Veille active sur les avancées en intelligence artificielle.
