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Ingénieur en Intelligence Artificielle (IA)

  • Catégories:
  • Secteur d'activité: Chimie /Biologie
  • Type de poste: CDI
  • Niveau d'études: Bac +5
  • Années d'experience: 1 à 2 ans
  • Publiée le: 03-06-2025 à 00:00:00
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Description
Missions :
  • Développer des modèles d’IA : conception, développement et implémentation de modèles d'intelligence artificielle (Machine Learning, Deep Learning) pour répondre aux besoins de l'entreprise.
  • Analyser et évaluer des performances des modèles : Mettre en œuvre des tests pour évaluer la précision, la robustesse et la performance des modèles IA. Proposer des ajustements pour optimiser leur efficacité.
  • Collaboration inter-équipes : Travailler en étroite collaboration avec les équipes de Data Science, d'Infrastructure et du métier pour assurer l'intégration des modèles IA dans les processus métiers existants.
  • Documentation technique : Rédiger et maintenir la documentation des modèles développés, des processus d'analyse, ainsi que des résultats obtenus, en vue de faciliter leur compréhension et leur reproductibilité.
  • Reporting des résultats : Présenter régulièrement les résultats de ses travaux (performances des modèles, analyses réalisées, etc.) aux parties prenantes, en expliquant les choix méthodologiques et techniques.
  • Optimiser des modèles en production : Participer à l'amélioration continue des modèles IA en production, en surveillant leur performance en temps réel et en ajustant les paramètres ou les processus pour garantir leur fiabilité et leur efficacité dans des environnements en constante évolution.
  • Automatisation des flux de travail : Contribuer à l'automatisation des processus de préparation des données, d'entraînement des modèles et de déploiement afin d'optimiser le temps de traitement et de rendre les processus plus robustes et évolutifs
Profil :
  • Diplôme : Ingénieur d'état ou Master en:
  • Informatique,
  • Mathématique
  • Recherche opérationnelle,
  • Intelligence Artificielle ou Data science.
  • Maîtrise des outils de data science tels que :
  • Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn,
  • TensorFlow ou Pytorch, Keras), Spark, SQL(pour BDD).
  • Machine Learning, Deep Learning, Exploratory data analysis
  • Solide expérience en bases de données SQL et
  • NoSQL.: ex. Oracle, SQL Server, MongoDB, Tera Data.
  • MLops; Déploiement et maintenance des modèles
  • Data visualisation: MatplotLib, Seaborn, Power
Autres :

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