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Publié aujourd'hui

Ingénieur IA R&D H/F

Entreprise
Localisation
Clamart, Île-de-France, FR
Sur site
Type de contrat
Niveau
Confirmé

Salaire du marché

Médiane du marché
48k€
Estimation
45k€fourchette habituelle53k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 57 offres pour ce poste (Confirmé, France), le marché se situe autour de 48k€ (45k€–53k€).

Médiane du marché
425€/j
Estimation
400€/jfourchette habituelle475€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 20 offres pour ce poste (Confirmé, France), le marché se situe autour de 425€/j (400€/j–475€/j).

TJM du marché pour AI/ML Engineer (Confirmé) en France : médiane 425 €/jour, P25–P75 : 400–475 €/jour, n = 20 offres. TJM Python à Paris

Salaire du marché pour AI/ML Engineer (Confirmé) en France : médiane 47 500 €/an, P25–P75 : 45 000–52 500 €/an, n = 57 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Au sein du Groupe AMETRA, AMETRA RESEARCH se lance en interne dans la conception de solutions d'intelligence artificielle appliquées à l'ingénierie : modèles de substitution, simulation accélérée, jumeaux numériques, optimisation. Nos projets portent sur les nouveaux matériaux à structures complexes, les robots et la CFD pour les secteurs du transport, énergie et militaire et sont menés en R&D interne essentiellement

Pour renforcer l'équipe et ouvrir un nouvel axe de recherche appliquée, nous recrutons un(e) Ingénieur(e) IA / R&D pour concevoir, valider et déployer des modèles d'IA sur des problèmes scientifiques et industriels concrets, en lien étroit avec nos experts métiers.

Le poste :

Votre challenge :
- Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et de Deep Learning adaptés à des problèmes physiques et d'ingénierie (surrogate models, modèles réduits, approches informées par la physique).
- Construire des pipelines IA/ML complets : collecte et préparation des données, entraînement, validation, déploiement et inférence.
- Améliorer la performance et la robustesse des modèles (optimisation, quantification d'incertitude, comparaison avec la simulation de référence).
- Définir et mettre en place les méthodes de validation et d'évaluation des modèles avec les équipes métier.
- Mener une veille active et tester de nouvelles approches (neural operators, Physics-Informed ML, etc.) en fonction des besoins des projets.
- Contribuer à la R&D : documentation technique, valorisation des résultats (publications, brevets, démonstrateurs).

Profil recherché :

Votre profil :
- Bac+5 Ingénieur ou Doctorat en IA, Informatique, Mathématiques appliquées, Ingénierie ou domaine connexe.
- Expérience de 2 à 5 ans ou stage correspondant aux besoins, ou Docteur jeune diplômé(e).
- Expérience (stage, thèse, poste) en IA / ML appliquée à de la modélisation, de la simulation numérique, du calcul scientifique ou de la R&D.
- Très bonne maîtrise de Python et d'un framework de Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow).
- Solides bases en Machine Learning, Deep Learning, optimisation et traitement de données.
- Expérience de pipelines IA / ML, de la préparation des données jusqu'à l'inférence.
- Capacité à travailler avec des experts métier pour traduire un problème complexe en solution basée sur l'IA.

Atouts :
- Surrogate Models, Reduced-Order Models (ROM), Physics-Informed Machine Learning, Neural Operators, Digital Twins.
- Simulation numérique ou modélisation physique.
- C++, Linux, GPU, HPC.

Qualités attendues : autonomie, rigueur, curiosité scientifique, esprit d'innovation, sens du travail en équipe.

Ce que nous offrons :
- Un CDI sur des sujets d'IA appliquée à l'ingénierie, à l'interface entre recherche et industrie.
- Moyens de calcul en cours d'acquisition : GPU / HPC disponibles, accès aux données.
- Conférences et temps dédié à la veille ou à la publication.

Conformément à notre politique d'inclusion et de diversité, nos postes sont ouverts à tous.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • C++
  • Linux Administration
  • GPU
  • HPC
  • Surrogate Models
  • Reduced-Order Models (ROM)
  • Physics-Informed Machine Learning
  • Neural Operators
  • Digital Twins

Un plus

  • Artificial Intelligence
  • Documentation technique

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Plan d'action

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