POSTE : CDI - Chef de Projet Innovation « Deeptech Digital » H/F DESCRIPTION : MISSIONS Le Naval Innovation Hub renforce son équipe avec un(e) Chef(e) de projet innovation « Deeptech Digital ». Sous l'autorité du Manager innovation, il réalise et anime toutes les activités nécessaires à l'émergence et à l'expérimentation de concepts de rupture dans le domaine des systèmes de combat des navires armés. Il sera responsable du prototypage rapide de « Proof Of Concept » innovants et en rupture, du développement de « Minimum Value Product » et de l'itération des prototypes en collaboration avec le Digital Product Owner et les équipes de développement. Par son expérience significative et diversifiée dans le domaine digital, le candidat pilotera des projets, des phases amont d'identification des besoins à la validation des fonctionnalités clés par la création de prototype jusqu'au transfert vers les équipes de développement. Par sa capacité à travailler dans un environnement agile et dynamique, axé sur l'expérimentation et l'apprentissage continus, il aura la charge de mettre en place les processus d'expérimentation des POC et des MVP avec l'équipe. Son esprit d'initiative et son esprit pionnier, sa capacité à trouver les dernières technologies digitales ou à associer les technologies existantes de manière innovante, lui permettront d'être force de proposition et de conviction pour apporter des innovations radicales ou de rupture dans ce domaine et de travailler avec un écosystème de partenaires (Startup, PME, Grand Group). Ses excellentes compétences en collaboration et communication lui permettront de travailler efficacement avec l'équipe, les partenaires externes et les équipes DevSecOps de la forge logicielle de Naval Group. Principales responsabilités - Développer et itérer rapidement des prototypes basés sur l'IA, le Machine learning, l'algorithmie avancée en exploitant l'analyse des données des systèmes de combat et l'automatisation des décisions. - Collaborer avec les équipes produit et DevSecOps pour identifier les cas d'utilisation à fort impact et piloter le développement des PoC - Être capable de suivre les dernières avancées en matière d'IA, de Machine Learning, des infrastructures et technologies cloud etc. et de les exploiter habilement pour développer des projets en ruptures ou de nouvelles fonctionnalités innovantes. - Concevoir des POC et MVP en boucle d'itération rapide par la mise en place de programme d'expérimentation / évaluation en situation réelle ou réaliste - Documenter les cas d'usage, les expérimentations de POC et MVP et proposer des roadmaps d'intégration des solutions dans les systèmes Les entretiens de recrutement vous permettront d'échanger avec le manager du pôle et ainsi d'en apprendre davantage sur l'ensemble de vos missions. PROFIL : LES AVANTAGES NAVAL GROUP Une rémunération attractive comprenant un salaire fixe et des éléments additionnels individuels et/ou collectifs (participation et intéressement). Un comité social et économique dynamique proposant des activités sociales et culturelles, des chèques vacances, des aides financières pour la garde d'enfants (dispositif de chèques emploi-service CESU), des voyages, etc. Une excellente protection sociale 5* (mutuelle et prévoyance). Épargne salariale attractive (abondement sur PEG et PERCOG). Un environnement de travail agréable et un accès au restaurant d'entreprise avec une participation employeur. ET VOUS ? Formation et expérience - Issu(e) d'une formation de niveau Bac +5, vous justifiez d'au moins 4 ans d'expérience à un poste similaire et manifestez un intérêt marqué pour les technologies MLDevOps, IA, infrastructure cloud, algorithmie avancée - Excellente compréhension des pratiques, outils et méthodologies DevSecOps, ML & IA. Compétences techniques - Maîtrise de Python, Golang, Rust ou autres langages pertinents. - Expérience des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, LangChain), des plateformes de déploiement (Kubernetes) et des outils « pipeline » de Machine Learning (Kubeflow, MLflow). - Être familier avec les outils CI/CD (GitLab CI) - Connaissance des outils d'infrastructure en tant que code (IaC) comme Terraform. - Compréhension des « pipelines » et outils de données (p. ex., Apache Kafka, Spark) pour le traitement et la transformation des données. - Expérience dans le développement d'API Restful pour les modèles d'IA. - Bonne compréhension des concepts d'apprentissage automatique, notamment les réseaux neuronaux, les algorithmes d'optimisation et les indicateurs d'évaluation. - Connaissance des techniques de génération augmentée de récupération (RAG). - Familiarité avec les techniques d'ingénierie rapide telles que la conception d'instr