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Ingénieur IA - Data Science & MLOps F/H - GLIMPS

Cesson-SévignéCDIil y a 2h

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Postée il y a 2h · CDI

Description du poste

Afin de poursuivre son développement, GLIMPS recherche un.e d'Ingénieur.e IA pour prendre en charge les missions suivantes :

- Participer au développement de nouveaux modèles d'IA appliqués à la cybersécurité, en collaboration avec les autres membres de l'équipe IA ; - Participer à la création, à l'enrichissement et au maintien des datasets : collecte, nettoyage, labellisation, versionnage, contrôle qualité ; - Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de l'équipe (qualité des données, reproductibilité, automatisation) ; - Documenter les travaux et partager les connaissances au sein de l'équipe.

Sur ce poste, vous aurez également l'occasion de participer à :

- Suivi et monitoring des modèles d'IA en production : performance, dérive des données et des modèles, alerting, tableaux de bord ; - Analyse des résultats des modèles (faux positifs / faux négatifs, cas limites) et proposition d'axes d'amélioration ; - Participation au maintien et à l'évolution des outils internes de l'équipe IA : pipelines de données, outils d'évaluation, infrastructure d'expérimentation ; - Automatisation du cycle de vie des modèles : entraînement, évaluation, déploiement, ré-entraînement.- Vous avez une expérience d'au moins 3 ans sur un poste similaire ; - Vous maîtrisez Python et PyTorch ; - Vous avez de solides bases en Data Science et Machine Learning : analyse exploratoire, feature engineering, modélisation, métriques d'évaluation ; - Vous savez travailler de manière quotidienne avec un environnement de développement Linux ; - Vous maîtrisez des outils standards du software engineering : Git, CI/CD, Docker - Vous avez la capacité d'écrire du code propre, testé et maintenable, destiné à être industrialisé ; - Vous disposez de connaissances en : - - MLOps : outils de tracking d'expérimentations (MLflow ou équivalent), orchestration de pipelines, monitoring de modèles en production, - Manipulation de données à grande échelle (bases de données, formats de données

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