Ingénieur en Modélisation UML à partir de l'Intelligence Artificielle

il y a 3 semaines


VélizyVillacoublay, Île-de-France Groupe SII Temps plein

Contexte :

Vous cherchez un projet stimulant dans le développement d'applications basées sur l'IA sur le pôle R&D du Groupe SII ?

Dans le développement de systèmes complexes, la modélisation UML/SysML est cruciale pour la conception et la communication des spécifications. Cependant, la création manuelle de modèles UML à partir de spécifications textuelles ou de schémas peut être longue et sujette à des erreurs.

L'objectif est d'explorer l'utilisation de l'intelligence artificielle pour automatiser ce processus, en générant ces des modèles UML précis et cohérents à partir de données textuelles et visuelles.

Objectif de la mission :

L'objectif du projet est de développer des solutions basées sur l'intelligence artificielle pour générer automatiquement des modèles UML à partir de spécifications textuelles ou de schémas.

Vous serez chargé(e) :

  • D'analyser les formats de spécifications pour définir les exigences du modèle UML,
  • De concevoir et d'entraîner des algorithmes d'IA (comme les modèles de traitement du langage naturel ou les réseaux neuronaux convolutifs) pour extraire des informations et générer des modèles UML.
  • Vous mettrez en place des scénarios de test pour valider leur précision et cohérence,
  • Vous rédigerez des guides techniques pour leur utilisation et intégration dans les processus de développement.

Profil recherché :

  • Vous êtes issu(e) d'une école d'ingénieurs ou d'une formation universitaire en informatique, intelligence artificielle, ou génie logiciel (Bac +5).
  • Vous avez une solide compréhension des concepts d'IA, de modélisation UML, et des outils de développement associés.
  • Vous êtes à l'aise avec le développement en Python et l'implémentation de solutions basées sur l'IA.
  • Votre rigueur, votre esprit d'analyse, et votre capacité à travailler en équipe sont des atouts essentiels pour ce projet innovant.

Compétences fonctionnelles :

  • Analyse de besoin et abstraction
  • Spécification fonctionnelle et organique
  • Documentation

Compétences techniques :

  • Python
  • NLP, CNN, RNN
  • Modélisation UML
  • Outils TensorFlow, Keras, ou PyTorch

Compétences méthodologiques :

  • Processus d'analyse
  • Capacités rédactionnelles
  • Capacité de synthèse

Compétences requises :

  • Python

Qualités requises :

  • Esprit de synthèse
  • Capacités d'analyse
  • Qualités rédactionnelles

Avantages :

  • Salle de jeux
  • Très bon CSE
  • Salle de sport
  • Tickets restaurant
  • Participation aux frais de transport


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    il y a 2 jours


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    il y a 4 semaines


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    il y a 3 semaines


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