Ingénieur Logiciel IA

Ingénieur Logiciel IA / MLOps - Militaire H/F

Viveris est un groupe de conseil et d’ingénierie qui accompagne depuis plus de 35 ans la transformation numérique des entreprises et de leurs produits. Nos ingénieurs interviennent dans 4 métiers complémentaires : Les systèmes & réseaux, les systèmes d’information et la transformation digitale, l’informatique technique, et les systèmes embarqués.

Notre pôle systèmes embarqués fournit des prestations et solutions adaptées aux besoins de nos clients avec une prise en compte exhaustive des exigences de leurs systèmes électroniques et logiciels. Nous agissons dans un cadre méthodologique rigoureux sur l’ensemble des phases de développement des produits, du conseil à la mise en production, en passant par l’expertise et la formation. Nos réalisations s’appuient sur la diversité de nos équipes qui couvrent un large spectre de compétences et d’expertises : électronique, placement/routage, logiciels embarqués, télécommunications, sûreté de fonctionnement, certification, industrialisation, essais, validation et vérification. S’engager avec Viveris, c’est l’assurance de relever des défis techniques et humains en travaillant sur des projets innovants dans une ambiance collaborative.

Le poste et les tâches

Votre rôle

Contexte de la mission :

Dans le cadre du développement de solutions logicielles intégrant des composants d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur Logiciel IA / MLOps H/F pour le compte d'un client central du secteur militaire.

Vous rejoindrez une équipe en charge de l'industrialisation du cycle de vie de modèles IA, notamment dans des cas d'usage liés au traitement d'images. Vous interviendrez principalement sur l'intégration, le déploiement, la supervision et le maintien en conditions opérationnelles de modèles existants dans des environnements logiciels contraints.

Responsabilités :

• Intégrer des modèles de Machine Learning et Deep Learning dans les environnements logiciels cibles ;
• Packager, versionner et déployer les modèles ainsi que leurs dépendances ;
• Mettre en place et améliorer les chaînes d'intégration et de déploiement continus ;
• Développer les composants nécessaires à l'exposition des modèles : API, services d'inférence, outils d'administration et scripts d'automatisation ;
• Superviser les performances techniques et fonctionnelles des modèles déployés ;
• Comparer les résultats obtenus aux jeux de référence et aux performances historiques ;
• Identifier et analyser les éventuelles dégradations : dérive des données, évolution des entrées, perte de précision, latence ou contraintes de ressources ;
• Optimiser le portage et l'exécution des modèles sur les environnements cibles, notamment sur GPU ;
• Participer aux activités de qualification, de tests unitaires, d'intégration et de non régression ;
• Rédiger la documentation technique et capitaliser les bonnes pratiques d'industrialisation IA ;
• Assurer une veille technologique sur les outils de déploiement, de supervision et de monitoring des modèles IA.

Profil recherché

Profil recherché :

Diplômé (e) d'une formation Bac +5 en informatique, génie logiciel, intelligence artificielle ou domaine équivalent, vous justifiez d'au moins 4 ans d'expérience en développement logiciel, dont 2 ans minimum dans un environnement IA, Machine Learning, MLOps ou intégration de modèles. Vous disposez d'une solide culture du développement logiciel et avez déjà participé à la mise en production, au déploiement ou au maintien en conditions opérationnelles de modèles IA.

Autonome, rigoureux(se) et doté(e) d'un bon esprit d'analyse, vous appréciez les environnements techniques complexes et les problématiques d'industrialisation. Une expérience en traitement d'images / Computer Vision, dans un environnement industriel ou soumis à des contraintes de sécurité, sera particulièrement appréciée. La capacité à être habilité(e) défense constitue également un atout.

Environnement technique :

• Développement : Python, Git, Linux, Bash ;
• Industrialisation : Docker, CI/CD, tests automatisés ;
• MLOps : MLflow, gestion d'artefacts, Model Registry ;
• Traitement d'images : OpenCV, NumPy, Pillow, scikit-image ;
• Déploiement : API REST/gRPC, FastAPI, services d'inférence ;
• Sup