Ingénieur R&D en IA/Machine Learning/Deep Learning

Xpdeep; Grenoble; Hybrid; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Benefits offered by this job

Autonomie élevée

Défis technologiques de pointe

Salaire attractif

Culture d'innovation

Job summary

Xpdeep recherche un Ingénieur R&D Machine Learning pour participer à l’équipe Analytics et transformer des innovations scientifiques en solutions industrielles.

Vous développerez et déploierez des modèles, optimiserez leur performance et vous intégrerez les meilleures pratiques de développement logiciel au sein d’une équipe pluridisciplinaire.

Qualifications

• Recherche et développement d'algorithmes ML et DL.
• Expérience en mise en production et pipelines ML.

Responsibilities

• Concevoir et expérimenter de nouveaux algorithmes de ML et DL.
• Améliorer les modèles en termes de performance et de scalabilité.
• Mettre en place des pipelines ML robustes avec CI/CD et monitoring (MLOps).
• Collaborer avec les équipes techniques et scientifiques pour partager les meilleures pratiques.

Skills

Apprentissage automatique

Deep learning

Python

MLOps

Docker

Kubernetes

CI/CD

Développement logiciel

Systèmes distribués

Interprétabilité des modèles

Tools

Ray

Apache Beam

Kubeflow

Job description

Votre mission

En tant qu'Ingénieur R&D en Machine Learning, vous jouerez un rôle clé dans l’équipe «Analytics» pour la conception, l'optimisation et le déploiement de modèles en intelligence artificielle. Vous travaillerez au sein d'une équipe multidisciplinaire (data scientists, ingénieurs software, chercheurs) pour aider à la transformation des innovations scientifiques en solutions industrialisables.

Vos responsabilités

• Recherche et Développement: Concevoir et expérimenter de nouveaux algorithmes de machine learning et deep learning.




• Optimisation et Industrialisation: Améliorer les modèles en termes de performance, scalabilité et efficacité.




• Avoir une expérience en mise en production (MLOps)est un plus : Implémenter des pipelines ML robustes intégrant CI/CD, monitoring et automatisation du déploiement.




• Collaboration et Veille: Travailler avec les équipes techniques et scientifiques pour intégrer les meilleures pratiques et suivre les avancées du domaine.

Compétences techniques

• Expertise enmachine learningetdeep learning(modèles, entraînement, tuning, interprétabilité)




• Maîtrise avancée dePythonet des bibliothèques ML (PyTorch, Scikit-learn...)




• Expérience avec les outilsMLOps(Docker, Kubernetes...)




• Bonne connaissance dudéveloppement logicielet dessystèmes distribués(Ray, Apache beam, kuberflow est un plus…)




• Expérience des approchesCI/CD et DevOps(GitLab)




• Maîtrise des bonnes pratiques de développements en production (tests, clean code, maintenabilité).

Compétences comportementales

• Autonomie et prise d’initiative: Capable de proposer et implémenter des solutions innovantes.




• Collaboration et communication: Aptitude à travailler avec des profils variés (ingénieurs, chercheurs, produit).




• Rigueur scientifique et esprit analytique: Capable d’expérimenter, valider et challenger les résultats.

Ce que nous offrons

• Un environnement dynamique au sein d’une startup deeptech à fort potentiel.




• Une forteautonomieet desdéfis technologiques de pointe.




• Unsalaire attractif




• Une culture d’innovationet departage des connaissances.