Ingénieur-e en Intelligence Artificielle en appui aux équipes de Recherche (H/F)

💼 Offre d'emploi

Type de contrat

Contrat à durée déterminée - 12 Mois

Durée de travail

38 H Travail en journée (38 H Travail en journée)

Expérience

Débutant accepté

Salaire

Permis demandé

Aucune information

📍 Entreprise

Description de l'offre

RESPONSABILITÉS :

Le laboratoire UMET est une unité de recherche en Sciences et Ingénierie des matériaux.
Avec l'ambition de renforcer ses pratiques en Intelligence Artificielle (IA) et de mener des projets innovants intégrant l'IA pour la
modélisation, la caractérisation et l'optimisation des matériaux et de leurs transformations, l'UMET recrute un·e ingénieur·e en IA.
L'ingénieur·e recruté·e fera partie des services communs et rendra directement compte au comité de direction.
Il /elle bénéficiera d'un groupe d'accompagnement constitué d'enseignant·es-chercheur·ses, chercheur·ses, ingénieur·es en
calcul scientifique et chargé·es de mission pour faciliter son intégration et accélérer les interactions avec les équipes.
Activités :
Interagir avec les personnels de l'UMET pour comprendre les besoins spécifiques liés aux matériaux. Assurer une veille
technologique et formation : suivre les avancées technologiques en IA et leur application au domaine des matériaux. Initier,
former et accompagner les équipes du laboratoire sur l'utilisation des outils IA en organisant différents séminaires, éventuellement
donnés par des experts extérieurs.
Développement d'outils IA pour la recherche en sciences des matériaux. Assistance à la préparation et la mise en forme des
sujets de recherche pour leur exploitation par des outils d'IA. Conception et implémentation de modèles d'apprentissage
Domaines de formation
Diplôme d'ingénieur ou Master en Intelligence Artificielle, Informatique ou sciences des matériaux avec une composante IA.
Une première expérience dans un environnement de recherche appliquée ou académique sera fortement appréciée.
Conditions particulières :
le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST) et nécessite donc,
conformément à la réglementation, que l'arrivée du candidat retenu soit autorisée par l'autorité compétente du MESR
automatique (machine learning) et profond (deep learning) pour y parvenir. Inventaire des bases de données existantes.
Le candidat contribuera à, de façon non exhaustive :
L'analyse et interprétation des données expérimentales et numériques issues de l'élaboration ou de la transformation des
matériaux sous sollicitations en vue de prédire les relations procédés/structures/propriétés.
Le développement d'algorithmes d'optimisation pour les processus de transformation des matériaux.
La préparation et le traitement des données expérimentales pour leur exploitation par des outils d'IA.
La fouille de données massives.

PROFIL RECHERCHÉ :

Compétences requises
1. Techniques en IA : maîtrise des frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) Expérience avec des modèles
supervisés, non supervisés, et de « reinforcement learning ».
2. Programmation et data science : expertise en Python et/ou R. Connaissance des outils de visualisation et manipulation de
données (Matplotlib, Seaborn, Pandas, NumPy)
3. Connaissances en matériaux (un atout) :
Connaissances basiques en sciences des matériaux et des procédés de transformation. Sensibilité aux problématiques
expérimentales et de modélisation des matériaux.
Savoir-faire opérationnels
Anglais scientifique et conversationnel (parlé, écrit).
Savoir-faire comportementaux
Capacité d'écoute, d'analyse, de résolution de problèmes complexes et d'innovation.
Esprit collaboratif et aptitude à communiquer avec des équipes multidisciplinaires
Forte appétence pour faire partager ses connaissances en IA et les diffuser à différents publics
Autonomie