Tech-Lead en Intelligence Artificielle pour l’Observation de la Terre H/F

Le poste Au sein de l’unité « Observation de la Terre », vous travaillerez au sein d’une équipe spécialisée dans les étude en deep learning avec pour principaux clients les agences spatiales, dont le CNES et l’ESA. Poste à pourvoir Le poste à pourvoir concerne le rôle de Tech Lead en Intelligence Artificielle pour l’Observation de la Terre. En relation étroite avec la responsable actuelle de l'équipe spécialisée dans les études en Deep Learning, ce poste clé est au cœur de nos projets d'innovation en Intelligence Artificielle. Il comprend la responsabilité de la structuration, de l'exécution et de la réussite de nos activités liées à l'apprentissage profond, de la phase de prospection jusqu'à la livraison finale. Les missions principales sont : Veille Technologique Assurer une veille constante sur les dernières avancées, publications et outils du Deep Learning (réseau convolutif, modèles de fondation, vision par ordinateur, etc) dans les domaines utiles à l’activité de l’équipe Proposer l'intégration de nouvelles technologies et méthodologies pour améliorer la pertinence de nos offres Partager les connaissances et former l'équipe sur les nouveaux sujets techniques Réponse aux Appels d'Offres et développement commercial Analyser les besoins clients et les cahiers des charges relatifs au Deep Learning Concevoir des architectures techniques et des méthodes innovantes, en s’appuyant sur la synthèse des connaissances actuelles Rédiger des propositions techniques convaincantes Responsabilité Technique et Expertise Conduire des études et des projets en autonomie, en liaison avec le responsable d’équipe, en particulier dans un contexte de consortium avec des laboratoires de recherche Animer les équipes d'ingénieurs spécialisés Prendre les décisions techniques structurantes et résoudre les problèmes complexes, afin de garantir la qualité technique des solutions développées Superviser le développement, l'entraînement et l'industrialisation des modèles de Deep Learning Interpréter scientifiquement les résultats Contribuer à la rédaction de documents et présentations (rapports, bilans, papiers scientifiques…), présenter les résultats oralement devant le client ou la communauté scientifique Être force de proposition pour la soumission d'articles à des revues avec comité de lecture ou à des conférences Profil recherché Titulaire d’un diplôme d'une Grande École d'Ingénieur ou d'un Doctorat dans les domaines de l’informatique, des mathématiques appliquées ou du traitement d'image, vous justifiez d’une expérience reconnue en Intelligence Artificielle/Deep Learning supérieure ou égale à cinq ans. Vous maîtrisez les architectures Deep Learning et suivez activement l'état de l'art dans ce domaine. Vous êtes intéressé par le domaine spatial et disposez idéalement d'une expérience dans le domaine du traitement des images satellite par Deep Learning. Compétences techniques/hard skills : Imagerie optique, traitement d’images Mathématiques appliquées et traitements statistiques Deep Learning et outillages associés (PyTorch, TensorFlow…) Solides compétences en Informatique scientifique et langages associés (Python) Très bonne capacité de synthèse, de relecture critique de documents et de rédaction dans un cadre scientifique Facilités en anglais écrit et oral Compétences humaines/soft skills : Goût pour les domaines scientifiques et l’observation de la Terre Curiosité intellectuelle Aptitude à la documentation (rédaction et lecture) et à la communication orale (présentation et discussion avec des experts) Bonne capacité de synthèse et de rigueur Bonne capacité d’adaptation et de montée en compétences sur de nouveaux sujets techniques Excellentes aptitudes relationnelles, sens du travail en équipe et communication claire Autonomie, sens des responsabilités et engagement Note: Chez Magellium, la diversité et l’inclusion sont fondamentales pour notre fonctionnement et ancrées dans nos valeurs. Nous respectons la diversité de nos employés, leurs expériences, leurs origines, leurs handicaps, et offrons des chances égales à tous. #J-18808-Ljbffr