IA générative pour résoudre des problématiques complexes et créer de la valeur.
Fondée en 2017, Polynom est une entreprise en forte croissance qui s’est créée autour du constat suivant: le conseil traditionnel doit s’approprier les techniques de la Science des données pour accompagner les entreprises dans leur digitalisation. Pour célébrer ce mariage entre Conseil et Data Science, Polynom fait travailler main dans la main des consultants, des Data Scientists et des développeurs, tous issus de formations d’excellence.
La réunion de ces talents fait de Polynom un cabinet unique capable de proposer des solutions data innovantes et à l’impact concret. Nous accompagnons ainsi les marques les plus reconnues et plusieurs entreprises du CAC40.
L’IA agentique, chez nos clients comme chez nous
Notre objectif est de rester à la pointe de l’IA agentique, et pas seulement dans ce que nous livrons. Nous l’utilisons aussi au quotidien pour coder, analyser, rédiger et capitaliser. Vous apprendrez donc ces outils en vous en servant pour de vrai.
Pour accompagner notre développement, nous recrutons un ou une AI R&D Scientist en CDI.
Votre mission
Vous menez des travaux de recherche en IA sur des problématiques internes à Polynom ou issues de projets clients. Au sein de Polynom Research, sous le pilotage scientifique d’Arindam Biswas, vous transformez des questions difficiles en hypothèses, en expériences et en résultats exploitables. L’IA agentique constitue la dominante de nos travaux. Selon les questions de recherche et les projets, vous intervenez aussi sur des sujets de machine learning, d’IA générative ou sur des méthodes connexes. Vous contribuez à faire progresser les connaissances, les méthodes et la fiabilité des systèmes en choisissant l’approche adaptée au problème.
Vous collaborez avec les AI Consultants, AI Engineers et AI Architects pour comprendre les besoins, identifier les incertitudes scientifiques et préparer le transfert des résultats. Selon les sujets, vous échangez directement avec les équipes client. Concrètement :
Construire une démarche de recherche : analyser l’état de l’art, formuler une question précise et des hypothèses, identifier les limites des approches existantes et proposer un programme d’expérimentation adapté.
Concevoir et réaliser les expériences : développer les prototypes, établir des références de comparaison et des protocoles d’évaluation, analyser les erreurs et tester la robustesse des conclusions. Vous documentez les méthodes, les données, le code et les résultats pour permettre leur reproduction.
Relier recherche et applications : explorer des méthodes de machine learning, d’IA générative et de systèmes agentiques, puis travailler avec les équipes de réalisation pour transférer les résultats utiles vers des composants, des méthodes ou des solutions clients.
Assurer une veille scientifique active : lire et discuter les travaux récents, reproduire les approches pertinentes, en apprécier les limites et proposer les pistes qui méritent un investissement. Vous participez aux échanges de veille de Polynom Research.
Diffuser les connaissances et la compréhension de l’IA au sein de Polynom : animer des présentations et des retours d’expérience, expliquer les avancées à des publics techniques et non techniques, accompagner les collaborateurs et partager des supports réutilisables.
Avec Arindam et les responsables concernés, vous cadrez les objectifs, le temps consacré et les étapes de chaque sujet. Vous rendez compte des résultats, y compris négatifs, et de leurs limites. Vous contribuez aux publications scientifiques et aux supports de partage lorsque la maturité des travaux et les règles de confidentialité le permettent.
Pourquoi rejoindre Polynom ?
Vous voulez relier recherche et problèmes concrets ?
Vous travaillez sur des sujets internes et clients, avec des données, des usages et des contraintes qui nourrissent les questions scientifiques.
Vous souhaitez approfondir des sujets de pointe ?
Vous rejoignez Polynom Research et échangez avec des chercheurs aux expertises complémentaires, de l’apprentissage aux systèmes agentiques et à leur fiabilité.
Vous voulez faire vivre vos résultats au-delà d’un prototype ?
Vous collaborez avec les équipes de conseil, d’architecture et d’ingénierie pour rendre les avancées utilisables dans les missions.
Vous aimez transmettre et apprendre avec les autres ?
Vous contribuez à la veille et aux rendez-vous de partage qui font progresser la compréhension de l’IA dans toute l’entreprise.
Vous souhaitez contribuer au débat scientifique ?
Vous participez à la rédaction et au partage de travaux de recherche lorsque les résultats s’y prêtent, en lien avec l’équipe et ses collaborations académiques.
Votre profil
Vous êtes titulaire d’un doctorat en IA, apprentissage automatique, informatique, mathématiques appliquées ou dans un domaine proche, ou disposez d’une expérience de recherche équivalente démontrable. Vous souhaitez associer rigueur scientifique, expérimentation concrète et transmission. L’essentiel pour nous :
Une expérience réelle de la recherche : poser une question, maîtriser l’état de l’art, construire des expériences et défendre des conclusions étayées. Une thèse, des publications, du code de recherche ou des travaux reproductibles permettent d’illustrer votre démarche.
De solides bases en apprentissage automatique, mathématiques et statistiques, avec une expertise approfondie sur au moins un domaine pertinent : modèles de langage, systèmes multi-agents, recherche d’information, multimodalité, apprentissage continu, adaptation de modèles ou fiabilité de l’IA.
Une pratique solide de Python et des outils d’expérimentation en machine learning. Le développement de prototypes et de systèmes agentiques est une compétence clé : vous savez implémenter une méthode, orchestrer des outils, organiser les expériences et comparer les résultats dans un code lisible et réutilisable.
De l’esprit critique, de la curiosité et de l’autonomie : vous distinguez un résultat prometteur d’une conclusion robuste, identifiez les biais d’évaluation et savez expliquer ce qui fonctionne, ce qui échoue et ce qui reste incertain.
Le goût du collectif et de la transmission : vous aimez discuter un article, présenter vos travaux et rendre des notions complexes accessibles à des chercheurs, des ingénieurs, des consultants ou des interlocuteurs métier.
Une expérience de collaboration avec des équipes de production, de recherche appliquée chez un client ou de contribution open source est appréciée. Vous êtes à l’aise en anglais scientifique, à l’écrit comme à l’oral, et pouvez transmettre vos travaux en français dans le cadre des échanges de l’équipe et des missions.
Notre environnement scientifique et technique
Les méthodes et outils sont choisis selon les questions de recherche et les contraintes des projets.
Recherche en IA : dominante agentique et multi-agents ; selon les sujets, machine learning, deep learning, IA générative, LLM, RAG, évaluation, robustesse, multimodalité, adaptation de modèles et apprentissage continu.
Expérimentation : Python, bibliothèques de machine learning et de deep learning, modèles ouverts ou accessibles par API, jeux de données, références de comparaison et suivi des expériences.
Transfert et reproductibilité : Git, tests, documentation, API, conteneurisation et collaboration avec les équipes d’ingénierie ; utilisation d’agents pour développer et expérimenter, avec revue du code et validation scientifique des résultats.
Partage scientifique : Point Veille Scientifique, REX Tech, Forum AI, articles et présentations adaptés à leurs publics.
Nous ne demandons pas de maîtriser tous ces domaines à l’arrivée. Nous recherchons une expertise scientifique solide, la capacité à approfondir une question et l’envie de partager ce que vous apprenez. L’usage des outils d’IA s’accompagne d’une vérification des résultats et du respect de la confidentialité.
Un processus de recrutement adapté à la recherche
Nous considérons le recrutement comme une rencontre entre professionnels. Les échanges permettent de comprendre votre parcours, votre démarche scientifique, vos réalisations et votre façon de travailler avec une équipe.
Si votre candidature correspond aux attentes du poste, vous serez contacté par Ela, notre chargée de recrutement. Vous pouvez joindre toute ressource utile : CV, publications, manuscrit de thèse, code ou présentation d’un projet de recherche.
Candidatez et venez contribuer à la recherche en IA et à sa mise en pratique chez Polynom !
En bref
Année de création
2017
Nombre d'employés
40
Âge moyen
27
Genre
30%
70%