Ingénieur (H/F) IA / MLOps - Automatisation de la chaîne d'apprentissage PyTorch

il y a 4 jours

MontignyleBretonneux, Île-de-France Atermes Temps plein

Dans le cadre du développement d'un moteur d'inférence basé sur PyTorch, nous souhaitons automatiser la chaîne d'apprentissage des modèles :

·       Entraînement, validation et test,

·       Optimisation automatique des paramètres et hyperparamètres,

·       Préparation et export du modèle pour l'inférence (TorchScript, ONNX, quantization, pruning, etc.)

Le(la) stagiaire ou l'apprenti(e) participera à la mise en place d'une pipeline d'apprentissage et d'optimisation

Vos missions principales : 

1.     Conception de la chaîne d'apprentissage automatisée :

·       Définir et implémenter le workflow complet (prétraitement, training, validation, export),

·       Automatiser le suivi d'expériences (MLflow, Weights & Biases ou équivalent).

2.     Optimisation des modèles :

·       Implémenter la recherche d'hyperoaramètres (Optuna, Ray Tune, HyperOpt…),

·       Tester des techniques de pruning, quantization, distillation.

3.     Industrialisation / Intégration :

·       Automatiser le déploiement des modèles entraînés dans le moteur d'inférence PyTorch,

·       Intégration CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, etc.) pour la pipeline d'apprentissage

4.     Documentation et reproductibilité :

·       Structurer la pipeline pour permettre des expériences reproductibles,

·       Documenter les étapes, les scripts et les configurations.

Vos Compétences :

·       Langages : Python (avancé), Shell/Bash, notions de Docker

·       Frameworks IA : PyTorch (obligatoire), expérience avec torchvision/lightning appréciée

·       Optimisation : maîtrise des algorithmes de recherche d'hyperparamètres (Grid, Random, Bayesian)

·       MLOps : MLflow, DVC, Hydra, Optuna ou équivalents

·       Outils de versioning et CI/CD : Git, GitHub Actions / GitLab CI

Systèmes : Linux, notions de GPU (CUDA, PyTorch Lightning Trainer sur GPU

Profil recherché :

·       Etudiant(e) en fin de cycle (Master 2, école d'ingénieurs ou équivalents) spécialisé(e) en Intelligence Artificielle, informatique, apprentissage automatique ou data engineering

·       Intérêt marqué pour l'automatisation des workflows IA, la recherche appliquée en optimisation de modèles, le déploiement et l'industrialisation de modèles IA.


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