Ingénieur IA / Machine Learning – IA industrielle & Embedded AI (H/F) - CDI

Salaire: Entre 45000 € / 65 000 € par an selon profil et expérience

Dans le cadre du développement de nos activités avec l’un de nos clients, acteur majeur international de la gestion de l’énergie et de l’automatisation industrielle, nous recherchons un Ingénieur IA / Machine Learning pour rejoindre une équipe R&D travaillant sur les futures générations de solutions intelligentes pour l’industrie. 

L’objectif n’est pas d’appliquer des solutions de l’IA, mais de développer et d’intégrer de réelles solutions de Machine Learning : maintenance prédictive, diagnostic de défauts, modélisation hybride physique/IA, traitement de données capteurs, IA embarquée et nouvelles aproches d’IA agentique. 

Les sujets sont à la croisée de la Data Science, du Machine Learning, du traitement du signal, de la physique et des systèmes embarqués. 

Au sein d’une équipe R&D pluridisciplinaire, vous participerez au développement et à l’industrialisation de nouvelles briques d’intelligence artificielle appliquées aux équipements industriels. 

Selon les sujets, vous serez amené à : 

• Analyser et exploiter des données issues de systèmes physiques et de capteurs industriels ; 

• Développer des algorithmes de détection d’anomalies, de diagnostic et de maintenance prédictive ; 

• Travailler sur des séries temporelles, des signaux et/ou des données issues de systèmes de vision ; 

• Concevoir, entraîner et comparer différentes architectures de Machine Learning et Deep Learning ; 

• Développer des approches hybrides combinant modèles physiques et modèles issus des données ; 

• Explorer et mettre en œuvre des Physics-Informed Neural Networks (PINNs) permettant d’intégrer directement des connaissances ou contraintes physiques dans l’apprentissage ; 

• Travailler sur des réseaux neuronaux embarqués / Embedded Neural Networks, avec des contraintes de mémoire, de temps de calcul et de consommation ; 

• Optimiser et compresser les modèles pour leur exécution sur des architectures Edge ou embarquées : quantification, réduction de modèles, optimisation des performances ; 

• Participer à l’évaluation de nouvelles architectures de réseaux neuronaux adaptées aux données industrielles ; 

• Mettre en place des protocoles d’expérimentation, de validation et de comparaison des modèles ; 

• Assurer la traçabilité et la reproductibilité des expérimentations ; 

• Contribuer à des sujets d’IA agentique, notamment pour automatiser ou assister certaines tâches d’ingénierie, d’analyse, de génération ou de validation ; 

• Participer aux échanges techniques avec les experts métier et les équipes de développement ; 

• Documenter et présenter les résultats obtenus. 

L’objectif est de travailler sur des solutions qui pourront, très prochainement, être réellement intégrées dans les produits et outils industriels. 

Les thèmes à la pointe de l’innovation sont :  

• La maintenance prédictive et diagnostic ; 

• Physics-Informed AI ; 

• Embedded AI / Edge AI ; 

• Traitement du signal et vision industrielle ; 

• IA agentique ; 

Les points forts de la mission : 

• Environnement de travail stimulant, au sein d’une entreprise dynamique 

• Evoluer sur des projets d’innovation d’actualité 

• Collaborer avec des équipes transverses 

• 1 jour de TT/ semaine 

La Stack technique est : 

• Développement : Python, C/C++, SQL, Bash 

• Machine Learning / Deep Learning : PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LightGBM 

• Architectures : CNN, RNN / LSTM / GRU, Transformers, réseaux de neurones compacts, éventuellement Spiking Neural Networks 

• Scientific & Physics-Informed AI : PINNs, modèles hybrides physique / données, séries temporelles, traitement du signal, modèles prédictifs 

• MLOps / expérimentation : MLflow, Git, CI/CD, pytest, DVC, Hydra 

• Embedded / Edge AI : ONNX Runtime, TensorFlow Lite, quantification INT8, optimisation et compression de modèles 

• IA générative / agentique : LLM, RAG, agents IA et orchestration de workflows selon les projets