À propos du pôle de compétences Data-IA de Montpellier :

Ce poste est directement rattaché au pôle de compétences Data-IA de Montpellier, reconnu nationalement au sein d’Atos pour ses compétences et ses références en IA. L’équipe délivre principalement des projets au forfait aux clients d’Atos. Les collaborateurs du pôle forment une équipe unifiée et réalisent des missions locales, nationales et internationales.

Description du poste :

En tant qu’ingénieur IA confirmé, vous participerez aux différentes phases de nos projets, notamment :

• Participation aux réponses d’avant-vente (sur la partie technique) des sujets d’IA
• Contribution à nos sujets R&D en IA (environnement & santé)
• Participation à nos projets d’IA pour nos clients, de la preuve de concept à l’industrialisation
• Collaboration avec les équipes multidisciplinaires pour intégrer des solutions IA dans des systèmes existants

Responsabilités :

• Assurer une veille technologique sur l’IA
• Proposer des approches efficientes en bonne adéquation avec les problèmes des clients
• Concevoir et développer l’ensemble des étapes : compréhension et cadrage du besoin, pré-traitement de la données, analyse de la donnée, modélisation, analyse critique des performances des modèles
• Rédiger la documentation technique et fonctionnelle nécessaire sur les projets
• Collaborer avec les équipes de développement pour déployer les solutions d’IA en production
• Être force de proposition sur les technologies à explorer
• Participer à l’animation de nos réseaux internes sur l’IA : webinaires, évènements etc.
• Participer à la montée en compétences des profils junior

Description du profil :

Qualifications :

• Diplôme d’ingénieur ou PhD en IA avec au moins 4 ans d’expérience significative sur des projets en IA

• Bonne compréhension des aspects mathématiques et statistiques associés et capacité à les mettre en œuvre avec les librairies usuelles : scikit, tensorflow / Pytorch, le tout en Python
• Expériences significatives en « IA traditionnelle » : Machine / Deep Learning appliqué avec les framework usuels
• Une expérience significative en « IA générative » est également nécessaire
• Passion pour le sujet avec des initiatives démontrables qui vous démarquent (projets avec rôle significatif, projets personnels, challenges Kaggle etc.)

• Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement des concepts techniques à des non-experts
• Curiosité intellectuelle et capacité à apprendre rapidement de nouvelles technologies

• Curiosité et polyvalence nécessaire pour travailler sur toutes les phases de la data science, pas uniquement sur la phase de modélisation en IA
• Une certification Azure ou autre Cloud serait un atout