Safran
Deep Learning Scientist (H/F)
Job Description
Depuis son intégration à Safran en septembre 2024, Safran.AI contribue également à la transformation du groupe, en appliquant les solutions d’IA aux domaines de l’industrie 4.0. À titre d’exemple, l’analyse d’images automatisée par l’IA peut assister les contrôleurs en charge de l’inspection de pièces critiques en les aidant à détecter les anomalies éventuelles à partir de clichés numériques.
Chez Safran.AI, l’innovation et la création d’un monde plus sûr sont au cœur de notre ADN. En nous rejoignant, vous travaillerez avec des équipes passionnées et pluridisciplinaires (ingénieurs, chercheurs, développeurs…) parmi les plus talentueux du secteur, tous animés par une passion commune pour l’excellence technologique. Nous offrons un environnement de travail stimulant, où la créativité et la prise d’initiative sont encouragées, et où chaque idée compte.
Notre entreprise compte aujourd’hui plus de 250 collaborateurs dont les deux-tiers dans notre branche R&D (Développement Logiciel, Machine Learning, Data Science, Recherche AI…)
En particulier l’équipe FMV travaille au développement de solution d’IA permettant d’enrichir des flux vidéos en temps réel.
Nous recherchons de nouveaux talents pour rejoindre l’aventure Safran.AI. Si vous aimez le défi et souhaitez participer à une entreprise œuvrant à accroître la sécurité mondiale, n’attendez plus !
Attention : la capacité à obtenir une habilitation Défense est obligatoire pour ce poste.
Vous avez la volonté de participer à une équipe dédiée à la production de solutions d’IA. Nos solutions se doivent d’être axées sur l’apport de valeur à ses utilisateurs, grâce à un code sécurisé, testé et mettant en oeuvre des choix pragmatiques et sains, le tout en s’assurant de la scalabilité de la mise à jour et de la production de ces détecteurs, en investissant notamment dans des outils fluidifiant et cadrant le développement IA.
En tant que Deep Learning Scientist, vos missions seront de :- Développer et tester les algorithmes d’IA.- Appliquer les dernières innovations de notre équipe de recherche en IA aux cas d’utilisation de production (notamment dans les domaines de la segmentation, de la détection d’objets, de l’apprentissage actif/continu…) pour faire progresser les performances de nos algorithmes.- Proposer de nouvelles idées et plan d’expérimentation pour améliorer les performances de nos algorithmes d’IA. Les appliquer avec le recul critique dans une perspective d’amélioration continue et innovante. – Comprendre les besoins et les attentes pour l’amélioration des algorithmes IA (quelles données sont nécessaires, quelles technologies, quel point de fonctionnement est nécessaire, etc.) afin d’aider à planifier les nouveaux développements et définir les procédures de tests de performance.- Implémenter et améliorer des briques de notre framework (data pipeline, pre-processing de données, outils de visualisation, métriques d’évaluations…) avec le support des ML engineer.- Participer au quotidien de l’équipe et donc à l’adaptation permanente de ses méthodologies de travail agile, sa culture technique, en apportant un regard critique sur toutes les étapes de travail du quotidien, mais aussi en proposant des idées de solutions face aux problèmes techniques, d’organisation, de gestion de projet ou humains rencontrés, en s’appuyant sur les différents rôles de l’équipe
– Vous disposez de de 3 à 6 ans d’expérience en informatique au sens large- Vous avez une bonne compréhension des techniques de deep learning et les avez appliquées sur de l’image (voire de la vidéo), développant ainsi des compétences spécifiques dans le traitement d’image. – Vous avez, en tant que data scientist, un bon esprit critique, ainsi que de bonnes capacités d’analyse des résultats et de prise de recul.- Vous avez de bonnes compétences en programmation Python, en particulier pour de la mise en production (bonnes pratiques en développement logiciel : culture archi / design, qualité / testing / CI/CD …)- Vous disposez d’une bonne compréhension des bases de données, orchestration et de la conteneurisation- les plus (non requis) : – une expérience en embarquabilité de modèles de deep learning impliquant optimisation et monitoring fin de consommation des différentes ressources. – une expérience de MLOps (et avoir travaillé avec des outils devops (ansible, terraform, …)- En terme de méthodologie de travail : vous disposez d’une expérience en environnement agile, sans pour autant en défendre une application dogmatique
– En terme de soft skills, vous disposez : – d’une posture user-centric, en pensant avant tout aux besoins des utilisateurs – d’ouverture d’esprit, communication, et travail en équipe – de curiosité et envie d’apprendre techniquement (data science par exemple) et au delà (méthode de travail par exemple) Si vous ne remplissez pas 100% des critères ci-dessus, pas de panique, vous pouvez nous indiquer les raisons pour lesquelles vous pensez tout de même être un bon candidat pour ce rôle !
Rejoignez-nous et créez aujourd’hui la sécurité de demain !