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Titre

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Ingénieur en Explicabilité de l'IA

Description

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Nous recherchons un Ingénieur en Explicabilité de l'IA passionné par l'intelligence artificielle et la transparence des modèles d'apprentissage automatique. Dans ce rôle, vous serez responsable de la conception, du développement et de l'implémentation de solutions permettant d'améliorer l'explicabilité des modèles d'IA. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique et des experts en réglementation pour garantir que les modèles d'IA sont compréhensibles, interprétables et conformes aux exigences éthiques et légales. Vos missions incluront l'analyse des modèles d'IA existants afin d'identifier les zones d'opacité et de proposer des solutions pour améliorer leur transparence. Vous développerez des outils et des méthodologies permettant d'expliquer les décisions prises par les algorithmes d'IA, en utilisant des techniques avancées telles que SHAP, LIME ou d'autres approches d'interprétabilité. Vous serez également amené à rédiger des rapports et des documentations techniques pour communiquer efficacement les résultats de vos analyses aux parties prenantes. En tant qu'Ingénieur en Explicabilité de l'IA, vous devrez également assurer une veille technologique constante afin de rester à jour sur les dernières avancées en matière d'explicabilité et d'éthique de l'IA. Vous participerez à des conférences, des séminaires et des groupes de travail pour échanger avec d'autres experts du domaine et contribuer à l'évolution des bonnes pratiques en matière d'explicabilité de l'IA. Ce poste requiert une solide expertise en apprentissage automatique, en mathématiques appliquées et en programmation. Une bonne compréhension des enjeux éthiques et réglementaires liés à l'IA est également essentielle. Vous devez être capable de travailler en équipe, de communiquer efficacement vos résultats et de proposer des solutions innovantes pour améliorer la transparence des modèles d'IA. Si vous êtes passionné par l'intelligence artificielle et que vous souhaitez contribuer à rendre les modèles d'IA plus compréhensibles et responsables, ce poste est fait pour vous.

Responsabilités

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  • Développer des méthodes et outils pour améliorer l'explicabilité des modèles d'IA.
  • Analyser les modèles d'apprentissage automatique pour identifier les zones d'opacité.
  • Collaborer avec les data scientists et ingénieurs en IA pour intégrer des solutions d'explicabilité.
  • Rédiger des rapports et documentations techniques sur les résultats des analyses.
  • Assurer une veille technologique sur les avancées en matière d'explicabilité de l'IA.
  • Participer à des conférences et séminaires pour échanger avec d'autres experts du domaine.
  • Garantir la conformité des modèles d'IA avec les réglementations en vigueur.
  • Proposer des solutions innovantes pour améliorer la transparence des algorithmes.

Exigences

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  • Diplôme en informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
  • Expérience en apprentissage automatique et intelligence artificielle.
  • Maîtrise des outils et techniques d'explicabilité comme SHAP, LIME, etc.
  • Bonne compréhension des enjeux éthiques et réglementaires liés à l'IA.
  • Compétences en programmation (Python, R, etc.).
  • Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement.
  • Expérience en analyse et interprétation des modèles d'IA.
  • Capacité à rédiger des rapports techniques et documentations claires.

Questions potentielles d'entretien

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  • Pouvez-vous expliquer l'importance de l'explicabilité en intelligence artificielle ?
  • Quels outils et techniques utilisez-vous pour améliorer l'explicabilité des modèles d'IA ?
  • Avez-vous déjà travaillé sur un projet nécessitant une forte transparence des algorithmes ?
  • Comment gérez-vous les compromis entre performance et explicabilité des modèles ?
  • Quelle est votre expérience avec les réglementations en matière d'IA éthique ?
  • Pouvez-vous donner un exemple de projet où vous avez amélioré l'interprétabilité d'un modèle ?
  • Comment assurez-vous la communication des résultats techniques aux parties prenantes non techniques ?
  • Quelle est votre approche pour rester à jour sur les avancées en explicabilité de l'IA ?