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Titre
Text copied to clipboard!Ingénieur en apprentissage automatique
Description
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Nous recherchons un Ingénieur en apprentissage automatique talentueux et motivé pour rejoindre notre équipe de recherche et développement. En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous serez responsable de la conception, du développement et de l'implémentation de modèles d'intelligence artificielle capables de résoudre des problèmes complexes dans divers domaines d'application. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des data scientists, des ingénieurs logiciels et des experts métiers pour transformer des données brutes en solutions intelligentes et exploitables.
Votre rôle consistera à analyser de grands ensembles de données, à sélectionner les algorithmes appropriés, à entraîner et à optimiser des modèles, et à les intégrer dans des systèmes de production. Vous devrez également assurer la maintenance continue des modèles, surveiller leurs performances et les ajuster en fonction des évolutions des données et des besoins métier.
Le candidat idéal possède une solide formation en mathématiques, statistiques, informatique ou dans un domaine connexe, ainsi qu'une expérience pratique dans l'utilisation de bibliothèques d'apprentissage automatique telles que TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn. Une bonne compréhension des architectures de réseaux de neurones profonds, des techniques de traitement du langage naturel (NLP) ou de vision par ordinateur est fortement souhaitée.
Nous valorisons les personnes curieuses, rigoureuses et capables de travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement avec des équipes pluridisciplinaires. Vous serez amené à participer à des projets innovants dans des secteurs variés tels que la santé, la finance, l'industrie ou encore les technologies de l'information.
Rejoindre notre entreprise, c'est intégrer un environnement stimulant, axé sur l'innovation, où vous pourrez développer vos compétences techniques et contribuer à des projets à fort impact. Nous offrons des opportunités de formation continue, un cadre de travail flexible et des perspectives d'évolution de carrière attractives.
Responsabilités
Text copied to clipboard!- Concevoir et développer des modèles d'apprentissage automatique
- Analyser et prétraiter de grands ensembles de données
- Sélectionner les algorithmes et techniques appropriés
- Entraîner, tester et valider les modèles
- Optimiser les performances des modèles
- Intégrer les modèles dans des systèmes de production
- Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires
- Documenter les processus et résultats
- Assurer la maintenance et la mise à jour des modèles
- Surveiller les performances en production
- Participer à la veille technologique
- Contribuer à l'amélioration continue des processus
Exigences
Text copied to clipboard!- Diplôme en informatique, mathématiques, statistiques ou domaine connexe
- Expérience avec des bibliothèques ML comme TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- Maîtrise des langages Python, R ou similaires
- Connaissance des architectures de réseaux de neurones
- Expérience en traitement du langage naturel ou vision par ordinateur
- Compétences en analyse de données et visualisation
- Capacité à résoudre des problèmes complexes
- Bonnes compétences en communication
- Expérience avec des outils de versionnage (Git)
- Connaissance des environnements cloud (AWS, GCP, Azure)
- Autonomie et esprit d'équipe
- Maîtrise de l'anglais technique
Questions potentielles d'entretien
Text copied to clipboard!- Quelle est votre expérience avec les bibliothèques d'apprentissage automatique ?
- Avez-vous déjà travaillé sur un projet de NLP ou de vision par ordinateur ?
- Comment sélectionnez-vous un algorithme pour un problème donné ?
- Pouvez-vous décrire un projet ML que vous avez mené de bout en bout ?
- Comment gérez-vous le surapprentissage dans vos modèles ?
- Quelle est votre expérience avec les environnements cloud ?
- Comment collaborez-vous avec des équipes non techniques ?
- Quels outils utilisez-vous pour le suivi des performances des modèles ?
- Comment restez-vous à jour sur les dernières avancées en ML ?
- Avez-vous déjà intégré un modèle dans un système de production ?
- Comment gérez-vous les données déséquilibrées ?
- Quelle est votre approche pour l'évaluation des modèles ?
