Descriptif du poste: Rattaché(e) au Directeur de l'Intelligence Artificielle, vous serez responsable de l'analyse et de l'interprétation de données et de la création de modèles (d'apprentissage automatique, etc.). Vous travaillerez sur des projets variés, allant de la création d'algorithmes pour des nouveaux produits de types variés (détection de radionucléides, de gaz toxiques, etc.) à l'Intelligence Artificielle générative (évolutions d'un code d'assistant IA pour les documents de plusieurs équipes). Vos principales missions sont : * Travailler en étroite collaboration avec les équipes techniques et les métiers pour comprendre leurs besoins et proposer des algorithmes adaptés; * Méthodes de validation d'algorithmes : définition de protocoles de test à même de démontrer qu'un algorithme que l'on crée est robuste en conditions réelles; * Analyse de données (par exemple de capteurs) pour y déceler d'éventuelles anomalies; * Créer des visualisations claires et impactantes pour communiquer les résultats de vos analyses; * Modélisation prédictive : développement et mise en œuvre des modèles prédictifs pour l'amélioration ou la création de produits. * IA générative : évolution et adaptation d'un code d'assistant IA tournant sur plusieurs ensembles de documents internes; * Mise en production des modèles, soit sur ordinateur, soit sur électronique embarquée (pour les détecteurs portables, par exemple). Profil recherché: Profil recherché : * Diplômé d'une école d'ingénieur avec une spécialisation en Data Science, Intelligence Artificielle ou domaine connexe; * Compétences très solides et rigoureuses en analyse de données, statistiques et apprentissage automatique (forêts aléatoires, réseaux neuronaux, y compris des architectures importantes comme les Convolutional Neural Networks, les ResNets, etc.); * Maîtrise de Python, de Jupyter Lab, de bibliothèques de visualisation (au moins une, entre Matplotlib/Seaborn et Plotly), de bibliothèques de réseaux neuronaux (PyTorch ou Keras), de Scikit-learn; * Capacité à travailler de manière autonome et en équipe, avec un bon relationnel; * Curiosité, rigueur et dynamisme; * Très bonne maîtrise de l'anglais. Points appréciés : * Connaissance de PyTorch, Keras et TensorFlow, de NumPy, de SQL, de bokeh; * Connaissances solides sur les auto-encodeurs (variationnels ou non), les transformers, etc; * Maîtrise de l'IA générative (GANs, modèles de diffusion.) et le Reinforcement Learning; * Connaissances en physique.