Machine Learning Engineer

Pour accompagner l’équipe R&D, une entreprise recherche un(e) ML Infrastructure Engineer / Scientific Software Engineer chargé(e) de structurer, fiabiliser et documenter les outils et pipelines utilisés pour le développement et l’évaluation des modèles IA.

L’objectif est de permettre aux chercheurs et data scientists de travailler dans un environnement logiciel performant, reproductible et conforme aux meilleures pratiques.

Responsabilités principales

• Refondre et documenter la librairie Python utilisée pour la simulation et l’analyse des modèles.
• Développer des pipelines robustes pour les simulations, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation de modèles IA.
• Mettre en place les bonnes pratiques de développement scientifique : tests, CI/CD, modularisation, reproductibilité et documentation.
• Optimiser l’utilisation d’un environnement GPU multi-utilisateurs pour les entraînements à grande échelle.
• Améliorer les performances et la fiabilité du code utilisé par l’équipe de recherche.
• Former et accompagner les chercheurs sur l’utilisation des outils, les pratiques de développement et l’exploitation des ressources de calcul.
• Garantir la qualité, la traçabilité et la maintenance du code et des pipelines déployés.

Profil recherché

• Solide expérience en développement Python avancé, idéalement dans un environnement scientifique, data ou R&D.
• Maîtrise des bonnes pratiques de développement : tests, intégration continue, gestion de versions, documentation.
• Expérience sur la mise en place de pipelines de traitement ou d’entraînement de modèles IA.
• Connaissance des environnements GPU et des problématiques de performance et de parallélisme.
• Familiarité avec les outils standards : Git, Docker, gestion de dépendances et suivi d’expériences.
• Intérêt marqué pour la recherche appliquée, la science des données ou les enjeux climatiques.
• Esprit collaboratif, autonomie, rigueur et sens de la pédagogie.
• Anglais courant pour la communication technique et la documentation.
• Français bilingue ou très bon niveau écrit et oral.

Environnement et particularités

• Projet scientifique à fort impact environnemental.
• Collaboration étroite avec des experts en IA, data science et climat.
• Environnement technique exigeant, centré sur la performance, la qualité du code et la reproductibilité.
• Possibilité de télétravail partiel selon les besoins opérationnels.

Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.

Palaiseau, Île-de-France, France