Analyste en Sciences Computationnelles IA/ML

VOUS ÊTES

En tant que Scientifique Computationnel IA/ML, vous concevrez, développerez et mettrez en opération des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour des clients d’entreprise, en combinant des modèles personnalisés avec des services d’IA cloud et tiers afin de fournir des résultats prêts pour la production. Votre rôle couvre l’ensemble du cycle de vie de la solution, de l’évaluation des besoins et des données des clients, à la sélection et à la personnalisation des modèles (y compris le Deep Learning, l’IA Générative et les Grands Modèles de Langage), à la conception de pipelines de données évolutifs ainsi que de pipelines DevOps & MLOps pour l’entraînement et la production, tout en garantissant la qualité, la valeur et la fiabilité des systèmes déployés.

LE TRAVAIL

• Formuler des problèmes du monde réel en solutions pratiques, efficaces et évolutives d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.

• Développer et mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique, des modèles et des systèmes computationnels ; concevoir et construire des pipelines de données évolutifs pour soutenir l’entraînement des modèles et leur mise en production avec DevOps & MLOps.

• Personnaliser et appliquer des modèles de Deep Learning et d’IA Générative pour divers cas d’usage en fonction des besoins métier, de la disponibilité des données, des exigences systèmes et d’infrastructure, y compris les dispositifs en périphérie (edge devices) et le calcul haute performance (HPC).

• Participer à la recherche et au développement de nouveaux algorithmes, modèles et simulations d’IA et de calcul haute performance, ainsi qu’à leurs applications pour résoudre des problèmes métier complexes chez les clients.

• Travailler avec des jeux de données à grande échelle et utiliser des techniques de prétraitement des données afin de garantir des données d’entrée de haute qualité pour l’entraînement et la production.

• Mettre en œuvre et maintenir des mécanismes efficaces de stockage et de récupération des données pour les modèles et les connaissances à l’aide d’outils appropriés.

• Justifier la valeur des approches basées sur les modèles dans la résolution des problèmes métier.

• Collaborer avec des équipes métiers et techniques, y compris les utilisateurs, les représentants des cas d’usage, les responsables métiers, les ingénieurs, les architectes et les concepteurs UI, afin d’atteindre les objectifs de projet de bout en bout et d’intégrer les solutions en production.

FORMATION

• Licence/Bachelor en Informatique, Ingénierie Informatique, Science des Données ou dans un domaine connexe.

• QUALIFICATIONS DE BASE (REQUIS)

• Expérience en ingénierie de l’apprentissage automatique ou en science de l’apprentissage automatique, avec déploiement de modèles en production à grande échelle, y compris la surveillance, les alertes, le signalement automatique des anomalies (bug filing) et les audits.

• Expérience professionnelle ou académique dans l’application des fondements théoriques de l’informatique, y compris l’architecture des systèmes informatiques, l’ingénierie des systèmes et la programmation.

QUALIFICATIONS PRÉFÉRÉES

• Maîtrise de Python et des frameworks IA/ML basés sur Python, ainsi qu’une connaissance des bibliothèques et frameworks pertinents (par exemple TensorFlow, PyTorch).

• Expérience de travail avec des modèles de langage tels que les API de LLM et optimisation de leur utilisation pour des applications spécifiques.

• Expérience avec les langages de programmation suivants : Python, C++, Java, R, SQL.

• Excellentes compétences de communication écrites et orales et capacité à communiquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.

• Solides compétences en relation client dans un environnement de conseil.

• Excellentes compétences transversales avec la capacité de collaborer avec une variété d’équipes internes et côté client.

• Esprit entrepreneurial avec une curiosité et une passion pour les technologies émergentes et l’innovation.

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