Le candidat intégrera l'équipe R&D et ingénierie IA au sein du DataLab, avec pour objectif de contribuer au développement, au déploiement et à l'administration des modèles d'IA dans un cadre éthique, sécurisé et conforme aux normes. Il participera également à la mise en place d'outils et de pratiques permettant un développement responsable et performant. Missions principales 1. Administration modèle d'IA Contribuer à la définition du cadre de développement et de déploiement des modèles d'IA de manière éthique, sécurisée et conforme aux normes, garantissant un cadre de développement responsable. Mettre en place des systèmes de monitoring pour s'assurer que les modèles restent performants et efficaces, en surveillant les dérives possibles. S'assurer que les modèles d'IA sont développés et utilisés dans le respect des cadres éthiques et réglementaires. Standardiser l'arborescence des fichiers et contrôler sa conformité ainsi que l'usage des ressources (threads, GPU, CPU, fermeture des notebooks, etc.) pour assurer une utilisation efficace et responsable des serveurs, et faciliter la maintenance. Être garant des dispositifs et politiques de surveillance et de maintenance des modèles (rôles et responsabilités, seuils de déclenchement des mises à jour et réentraînement.). 2. Documentation et Traçabilité Maintenir une documentation complète et détaillée des modèles et des environnements. Mettre en place et suivre la bonne application des chartes et politiques de partage des environnements de développement avec la communauté. 3. Optimisation et Industrialisation Concevoir des solutions qui maximisent la performance des modèles d'IA et permettent leur déploiement à grande échelle, en mettant en place des outils standardisés et des environnements de calcul adaptés. Concevoir des frameworks et packages génériques pour standardiser et accélérer le développement. Mettre en place des environnements de calcul et d'expérimentation adaptés aux besoins. Proposer des solutions d'optimisation des ressources et des modèles pour une exécution plus efficiente et responsable. Faciliter l'utilisation d'outils externes ou d'IDE (Kili, VSCode, etc.) en automatisant des pipelines et en assurant leur intégration dans des workflows internes. Piloter le run et les travaux de remédiation à l'obsolescence technique. 4. Veille et Innovation Explorer de nouvelles approches technologiques pour anticiper les besoins et identifier des solutions innovantes. Identifier et tester des technologies émergentes Mettre en place une veille active pour suivre les dernières avancées technologiques et maintenir un avantage compétitif. Réaliser une analyse make or buy pour les outils externes. Diplôme : de type Bac+5 en école d'ingénieurs / université avec une spécialisation en Data Science, Machine Learning, Mathématiques Appliquées ou équivalent. A propos de vous : De solides connaissances théoriques et pratiques en analyse de données et en Machine Learning (algorithmes d'apprentissage supervisés, non supervisés, par renforcement, Deep Learning.) D'une forte dimension scientifique (mathématiques, statistiques, probabilités, optimisation.) De fortes compétences en programmation, en optimisation des environnements de calcul et en industrialisation des modèles IA avec la capacité à concevoir des pipelines automatisés. D'une maîtrise des techniques de Machine Learning, Deep Learning, et des frameworks associés (TensorFlow, PyTorch.) D'une capacité d'adaptation, d'analyse et de synthèse ainsi qu'un sens de la rigueur et de l'organisation D'un bon relationnel, une proactivité et un goût pour le travail en équipe D'une capacité à encadrer des prestataires et des projets D'une expérience significative en Data Science