Ingénieur IA/ML

À propos du rôle

Nous recherchons un ingénieur IA/ML hautement expérimenté possédant une expertise approfondie dans la conception, la formation, le déploiement et l'optimisation de modèles d'apprentissage automatique pour les environnements de production. Vous dirigerez des initiatives d’IA complexes dans les domaines de la vision par ordinateur, de la PNL, de la modélisation prédictive, de GenAI et de l’analyse de santé basée sur rPPG, prenant en charge des clients mondiaux et des applications d’entreprise à grande échelle.

Ce rôle est idéal pour quelqu'un qui combine une solide compréhension de la recherche avec des compétences pratiques en ingénierie et peut concevoir des systèmes ML de bout en bout.

Responsabilités clés :

• :Développement et recherche de modèles
• Concevez, entraînez et optimisez des modèles ML avancés pour la CV, la PNL, les prévisions, les recommandations et la détection d'anomalies.
• Créez des pipelines d'apprentissage profond à l'aide de PyTorch, TensorFlow ou JAX.
• Expérimentez avec les architectures SOTA telles que les transformateurs, les transformateurs de vision, les variantes YOLO, les hybrides RNN/CNN et les modèles de diffusion.
• Diriger l'expérimentation rPPG et traitement du signal pour l'estimation des signes vitaux (fréquence cardiaque, VRC, estimation de la pression artérielle, etc.).Intégration GenAI et LLM
• Affiner et intégrer les LLM (modèles Llama, Mistral, OpenAI).
• Créez des pipelines RAG, des systèmes de recherche vectorielle et des flux de travail de compréhension sémantique.
• Implémenter des appels de fonctions, des intégrations d'outils et des systèmes d'IA multi-agents. Ingénierie et déploiement ML
• Créez des pipelines ML évolutifs, des flux de travail de formation et des systèmes d'évaluation automatisés.
• Travaillez en étroite collaboration avec DevOps pour déployer des services d'inférence à l'aide de Docker, ONNX Runtime, TensorRT ou d'API cloud natives.
• Mettre en œuvre des cycles de surveillance des modèles, de détection des dérives et d’amélioration continue.
• Optimisez les performances GPU/CPU pour une inférence en temps réel. Ingénierie et analyse des données
• Travaillez avec de grands ensembles de données dans des formats vidéo, images, texte et tabulaires.
• Développez des workflows de prétraitement des données, d’ingénierie des fonctionnalités et d’annotation.
• Garantir la qualité des données, l’exactitude de l’étiquetage et l’utilisation éthique des ensembles de données. Collaboration interfonctionnelle
• Travailler en étroite collaboration avec les équipes backend, mobiles et produits pour intégrer le ML dans les applications.
• Traduisez les exigences métier en solutions basées sur le ML.
• Encadrer les ingénieurs et stagiaires juniors ML.

Compétences requises

• Plus de 6 ans d'expérience en ingénierie IA/ML, en apprentissage profond ou en recherche appliquée.
• Forte maîtrise de Python, PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn.
• Expertise en Computer Vision (détection, segmentation, OCR, tracking, rPPG).
• Expérience avec les LLM, les intégrations, les systèmes RAG et les architectures de transformateurs.
• Solide compréhension de l’optimisation des modèles, de la quantification et de l’accélération des inférences.
• Expérience pratique avec le déploiement AWS, GCP ou Azure pour ML.
• Solide formation en mathématiques en algèbre linéaire, statistiques et optimisation.
• Capacité à concevoir des systèmes ML de bout en bout, de l'ingestion de données à la production.
• Fort esprit de débogage, de résolution de problèmes et de recherche.

Compétences intéressantes

• Expérience avec les pipelines d'inférence ONNX, TFLite, TensorRT ou GPU.
• Connaissance des techniques de traitement du signal pour les données biomédicales (PPG/rPPG).
• Exposition aux outils MLOps (DVC, MLflow, Kubeflow, Airflow).
• Familiarité avec les outils d'annotation de données et les pipelines d'apprentissage actif.
• Publications, médailles Kaggle ou contributions open source.
• Expérience dans la création de produits d'IA SaaS ou d'API ML de niveau entreprise.