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

XPDEEP; Grenoble; Sur place; EUR 45 000 - 65 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Environnement dynamique

Autonomie

Culture d'innovation

Résumé du poste

XPDEEP à Grenoble recherche un Ingénieur R&D en Machine Learning pour rejoindre l’équipe «Analytics». Vous concevrez et optimiserez des modèles en intelligence artificielle au sein d'une équipe multidisciplinaire.

Des compétences en machine learning, deep learning et MLOps sont requises. Nous offrons un environnement dynamique, un salaire attractif et des défis technologiques passionnants.

Qualifications

• Expertise en machine learning et deep learning.
• Maîtrise de Python et des bibliothèques ML.
• Bonne connaissance des systèmes distribués (Ray, Apache beam, kuberflow).

Responsabilités

• Concevoir et expérimenter de nouveaux algorithmes de machine learning.
• Améliorer les modèles en performance et scalabilité.
• Implémenter des pipelines ML robustes intégrant CI/CD.

Connaissances

Machine Learning

Deep Learning

Python

MLOps

CI/CD

Docker

Kubernetes

Outils

PyTorch

Scikit-learn

GitLab

Description du poste

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 en machine learning et deep learning (modèles, entraînement, tuning, interprétabilité).
• Maîtrise avancée de Python et des bibliothèques ML (PyTorch, Scikit-learn...).
• Expérience avec les outils MLOps (Docker, Kubernetes...).
• Bonne connaissance du développement logiciel et des systèmes distribués (Ray, Apache beam, kuberflow est un plus…).
• Expérience des approches CI/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 forte autonomie et des défis technologiques de pointe.
• Un salaire attractif.
• Une culture d’innovation et de partage des connaissances.