Machine Learning Ops Engineer - IA Défense (H/F)

QUI SOMMES-NOUS ?

Avec plus de 600 experts IA et une centaine de doctorants en IA chaque année, et disposant d'un réseau de partenaires industriels, start-up et académiques de premier ordre, Thales est, depuis une décennie, un acteur majeur de l'IA de confiance, transparente, explicable et éthique. Le Groupe figure en tête, en Europe, dans le classement des déposants de brevets dans l'IA des systèmes critiques. Il intègre de l'IA dans plus d'une centaine de ses produits et services.

Nous recherchons notre futur Data Scientist dans le cadre du lancement de notre nouvelle entité CortAix :

CortAIx est l'accélérateur IA qui dotera les forces armées, les avionneurs et tous les opérateurs d'infrastructures critiques, de solutions hautement sécurisées leur apportant plus d'efficacité dans l'analyse des données et la prise de décision, tout en tenant compte des contraintes spécifiques, telles que la cybersécurité, l'embarquabilité et la frugalité, liées aux environnements critiques.

Au sein de cette nouvelle organisation, nous représentons l'axe "cortAIx Factory" qui vise à accélérer la qualification et l'industrialisation des outils de développement de l'IA ainsi que les cas d'usage pour les données des systèmes. Thales dote déjà ses systèmes d'IA et continue d'identifier de nouveaux cas d'usages pour accélérer la performance, comme par exemple la planification de missions, la gestion du trafic aérien, le pilotage de drones et de robots.
 

• Vous êtes titulaire d'un Master 2 (BAC +5) d'une école d'Ingénieur ou d'un parcours universitaire et vous justifiez d'une expérience expérience pratique de plus de 5 ans dans le domaine de l'intelligence artificielle ?

• Vous avez un intérêt marqué pour les industrie de sécurité et défense ?

• Vous avez une expérience de mise en place de solutions embarquant du machine learning, depuis la collecte de la donnée jusqu'à la mise en production monitorée de la solution par des utilisateurs ?

• Vous faites preuve d'une grande disponibilité et d'une très forte réactivité ?

• Vous êtes reconnu pour votre esprit d'équipe et aimez le travail collaboratif ?

• Une expérience dans une organisation agile est un plus.

COMPÉTENCES :

• Maîtrise approfondie du Machine Learning et du Deep Learning, permettant le développement et l'application de modèles avancés pour répondre aux défis spécifiques du secteur de la défense, tout en assurant la sécurité et la confidentialité des données dans des environnements on-premise.

• Solide expérience en Python et bash, enrichie par des connaissances en Java, Spark, et Scala, pour la création de solutions logicielles robustes et adaptées aux besoins de CortAIx et de ses clients.

• Utilisation experte d'outils tels que MLFlow pour la gestion du cycle de vie des modèles ML/DL, Airflow pour l'orchestration des workflows, et Docker pour la conteneurisation, garantissant le déploiement efficace et la surveillance optimale des performances des solutions ML/DL en environnement on-premise.

• Connaissance des frameworks FastAPI et Flask, essentiels pour le développement de services web interactifs et performants pour les applications ML/DL.

• Excellentes capacités de communication, permettant d'articuler clairement les bénéfices et les défis des projets ML/DL aux parties prenantes non spécialistes, tout en travaillant efficacement au sein d'équipes multidisciplinaires.

CE QUE NOUS POUVONS FAIRE ENSEMBLE :

En tant que membre au sein de l'équipe l'AI delivery team de CortAIx et rapportant directement au Head of AI Engineering (CTO), vous jouerez un rôle pivot dans l'orchestration des efforts de développement et de déploiement des solutions d'intelligence artificielle à travers Thales.

En rejoignant l'équipe de MLOps Engineering de CortAIx, le centre d'innovation en intelligence artificielle de Thales, vous jouerez un rôle crucial dans la révolution des technologies d'IA au sein de l'industrie de la défense et au-delà. Vos missions incluront :

• Vous serez chargé de créer des modèles avancés de Machine Learning et Deep Learning, en utilisant Python, Java, Spark, et Scala. Ces modèles devront répondre aux exigences spécifiques de sécurité et d'opérabilité du secteur de la défense, notamment en environnements on-premise.

• Mettre en place des systèmes de gestion de cycle de vie des modèles ML/DL, en exploitant MLFlow pour le suivi, Airflow pour l'orchestration, et Docker pour la conteneurisation. Cela inclut le déploiement, la surveillance, et l'optimisation des performances des modèles en production.

• Agir comme médiateur entre les équipes techniques, les clients internes et externes, et d'autres professionnels chez Thales pour assurer un déploiement fluide des solutions d'IA. Cela implique de communiquer efficacement les bénéfices, les coûts, et les solutions aux problèmes des modèles d'IA, particulièrement auprès des non-spécialistes.

• Utiliser des frameworks tels que FastAPI et Flask pour développer des interfaces web interactives qui facilitent l'accès et l'utilisation des modèles d'IA par les utilisateurs finaux.

• Intégrer les meilleures pratiques de DevOps et DevSecOps dans le développement et le déploiement des solutions d'IA, en utilisant des outils de CI/CD et des technologies de conteneurisation pour accélérer le cycle de développement tout en maintenant les normes de sécurité.

Nous sommes toujours en phase ?

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