Dans le cadre de la modernisation de son architecture d'intelligence artificielle, le client fait évoluer ses capacités de classification d'images et de détection de défauts. Le projet vise à maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques tout en étendant les fonctionnalités aux images microscopiques issues de l'inspection automatique en ligne. La mission contribue également à l'intégration des modèles d'IA dans l'architecture applicative et à leur déploiement automatisé.
Missions :
- Développer les moteurs d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle
- Optimiser les moteurs d'inférence
- Refonte des modèles existants pour améliorer leurs performances
- Améliorer l'évolutivité des modèles d'intelligence artificielle
- Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture de l'application
- Maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques
- Étendre les fonctionnalités de traitement aux images microscopiques
- Contribuer à l'optimisation du moteur d'inférence
- Participer à la mise en place de fonctionnalités de déploiement automatisé
Profil attendu :
Data Scientist disposant d'au moins 2 ans d'expérience en développement et optimisation de modèles d'intelligence artificielle. Une expérience avec Python, PyTorch et scikit-learn est attendue, ainsi qu'une connaissance de DistributedDataParallel. La capacité à intégrer et optimiser des modèles d'IA au sein d'une architecture applicative est requise.