Ingénieur-chercheur en Intelligence artificielle H/F

CEA; Saclay; On-site; EUR 45,000 - 75,000; Full time

Job summary

Le CEA Saclay recherche un ingénieur ou doctorant débutant à 3 ans d’expérience pour rejoindre le LIIDE, dans le cadre du projet MaterialsCommons, afin de développer des services d’IA distribuée et collaborer avec des partenaires académiques et industriels.

Idéalement, vous possédez un master 2 ou une école d’ingénieurs en IA, maths appliquées ou informatique, une forte maîtrise de Python, C/C++, et des frameworks ML, ainsi que Docker et Kubernetes; vous travaillez en français et en anglais.

Qualifications

• Formation master 2 ou école d'ingénieur en IA, mathématiques appliquées ou informatique.
• Expérience débutant à 3 ans dans le domaine.
• Excellentes compétences en Python et connaissance du langage bas niveau (C/C++).
• Connaissances approfondies en apprentissage automatique et réseaux de neurones; frameworks PyTorch, TensorFlow, Keras.
• Expérience avec Docker, Kubernetes, GitOps et pipelines ML.
• Capacité à prototyper rapidement des concepts mathématiques.

Responsibilities

• Participer à la définition et cadrage des besoins du consortium MaterialsCommons.
• Conduire les travaux gérés par le LIIDE (développement et entraînement distribué des modèles d’IA).
• Travailler avec les données fournies ou rechercher des données ouvertes adaptées.
• Contribuer à l’amélioration de la plateforme d’IA distribuée et étendre l’apprentissage distribué.
• Communiquer les résultats sous forme de rapports et de présentations.

Skills

Python

C/C++

Machine Learning

Anglais professionnel

Education

Master 2 ou école d'ingénieurs en IA/Mathématiques/ Informatique

Tools

Docker

Kubernetes

GitOps

PyTorch

TensorFlow

Keras

Job description

Ce poste s’inscrit dans le cadre de nos activités visant à développer des services d’intelligence artificielle distribuée. Notre équipe a pour mission, dans le projet européen MaterialsCommons, de mettre à disposition de partenaires académiques et industriels des briques d’intelligence artificielle collaborative. Dans ce contexte, votre mission sera :

• Participer aux réunions de définition/cadrage du besoin du consortium du projet MaterialsCommons.
• Mener les travaux pour lesquels le LIIDE est responsable (développement et entraînement distribué des modèles d’IA).
• Prendre en main les données fournies par les partenaires ou chercher des données ouvertes adaptées à la problématique (ou une problématique similaire).
• Contribuer à l’amélioration de la plateforme d’IA distribuée du LIIDE. Étendre la plateforme pour permettre l'apprentissage distribué sur un ensemble hétérogène de systèmes.
• Communiquer les résultats des travaux sous forme de rapports et de présentations d’avancement.

Vous serez impliqué dans le projet européen MaterialsCommons et vous contribuerez aux développements internes du laboratoire en vue de la capitalisation des méthodes développées.

Profil du candidat

Formation : master 2 ou école d’ingénieur dans un domaine connexe à l’intelligence artificielle, les mathématiques appliquées ou l’informatique.

Expérience requise : débutant à 3 ans d’expérience.

• Excellentes Compétences en Python et connaissance d'un langage de programmation de bas niveau, par exemple, C ou C++.
• Connaissances étendues dans le domaine de l'apprentissage automatique et solides connaissances des réseaux de neurones et des frameworks associés (pytorch, tensorflow, keras).
• Expérience avec les plateformes conteneurisées (Docker, Kubernetes), les workflows GitOps et les pipelines du ML.
• [Bonus] Expérience de travail avec des données du monde réel.
• Capacité à comprendre et à prototyper rapidement des concepts mathématiques.
• Dynamisme et capacités à évoluer dans un cadre impliquant de nombreux partenaires aux objectifs variés.
• Francophone, vous avez un très bon niveau d’anglais professionnel (lu, écrit et parlé).

Localisation du poste

Site : Saclay

Localisation : France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville : Gif-sur-Yvette

Critères candidat

Formation recommandée : master 2 ou école d'ingénieur

Demandeur

Disponibilité du poste : 01/10/2026