Ingénieur IA
Il y a 4 jours
CessonSévigné, Brittany, France
GLIMPS
Temps plein
40 000 € - 50 000 € Contrat
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Afin de poursuivre son développement, GLIMPS recherche un.e d’Ingénieur.e IA pour prendre en charge les missions suivantes :
* Participer au développement de nouveaux modèles d'IA appliqués à la cybersécurité, en collaboration avec les autres membres de l'équipe IA ;
* Participer à la création, à l'enrichissement et au maintien des datasets : collecte, nettoyage, labellisation, versionnage, contrôle qualité ;
* Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de l'équipe (qualité des données, reproductibilité, automatisation) ;
* Documenter les travaux et partager les connaissances au sein de l'équipe. Sur ce poste, vous aurez également l'occasion de participer à :
* Suivi et monitoring des modèles d'IA en production : performance, dérive des données et des modèles, alerting, tableaux de bord ;
* Analyse des résultats des modèles (faux positifs / faux négatifs, cas limites) et proposition d'axes d'amélioration ;
* Participation au maintien et à l'évolution des outils internes de l'équipe IA : pipelines de données, outils d'évaluation, infrastructure d'expérimentation ;
* Automatisation du cycle de vie des modèles : entraînement, évaluation, déploiement, ré-entraînement.
* Participer au développement de nouveaux modèles d'IA appliqués à la cybersécurité, en collaboration avec les autres membres de l'équipe IA ;
* Participer à la création, à l'enrichissement et au maintien des datasets : collecte, nettoyage, labellisation, versionnage, contrôle qualité ;
* Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de l'équipe (qualité des données, reproductibilité, automatisation) ;
* Documenter les travaux et partager les connaissances au sein de l'équipe. Sur ce poste, vous aurez également l'occasion de participer à :
* Suivi et monitoring des modèles d'IA en production : performance, dérive des données et des modèles, alerting, tableaux de bord ;
* Analyse des résultats des modèles (faux positifs / faux négatifs, cas limites) et proposition d'axes d'amélioration ;
* Participation au maintien et à l'évolution des outils internes de l'équipe IA : pipelines de données, outils d'évaluation, infrastructure d'expérimentation ;
* Automatisation du cycle de vie des modèles : entraînement, évaluation, déploiement, ré-entraînement.