Ingénieur en Développement Python & IA Siège

Au sein du Service des Solutions et du Développement des Usages Numériques, l'ingénieur en développement informatique, la personne recrutée en charge des missions centrées sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions SI, régaliennes, informatique scientifique et d'intelligence artificielle (IA). Ces missions sont :

Mission 1 : Traduction technique des besoins fonctionnels

• Transformer les besoins fonctionnels en exigences et solutions adaptées et à forte valeur ajoutée

• Contribuer à l'analyse fonctionnelle des besoins des utilisateurs

• Évaluer les opportunités ainsi que la faisabilité technologique des applications informatiques

• Rédiger le cahier des charges techniques à partir des spécifications fonctionnelles

Mission 2 : Conception et développement d'applications informatiques, de modèles d'IA et de Machine Learning

• Concevoir et de développer des solutions informatiques, des agents conversationnels, de modèles d'IA et de Machine Learning (supervisé, non supervisé, Deep Learning) en s'appuyant sur l'écosystème Python ainsi que de paramétrer les progiciels IA retenus par le DSI

• Participer à la structuration et à l'optimisation des bases de données

• Garantir l'harmonisation et l'industrialisation de l'ensemble des composants logiciels

• Rédiger une documentation complète afin de faciliter leur usage par les utilisateurs finaux et leur prise en main par le service de production

Mission 3 : Tests et recette

• Définir les protocoles et scénarios de tests unitaires et les tests de charge

• Accompagner le métier et corrigera les éventuels dysfonctionnements

• Vérifier la conformité des performances et des fonctionnalités de la solution avec les exigences formulées par le client

Mission 4 : Mise en production et industrialisation des modèles (MLOps)

• Garantir la mise en production des solutions développées (IA, ...) et assurer leur déploiement effectif auprès des utilisateurs finaux et dans le respect de l'ensemble des bonnes pratiques

• Automatiser et gérer le cycle de vie des applications (versioning, tests, déploiement, supervision et amélioration continue)

Connaissances:Frameworks et bibliothèques IA/MLMachine Learning : scikit-learn, XGBoost, LightGBMDeep Learning : TensorFlow, Keras, PyTorchTraitement de données : NumPy, PandasMaîtrise de la création et de la maintenance de scripts notamment Ansible, ainsi que de la containerisation (Docker, orchestration Kubernetes)Maîtrise des scripts Shell, des scripts Ansible et des technologies de containerisationLangages de programmationPython : indispensable pour le développement de modèles IA et le ScriptingC, C++, Java, C# : utiles pour l'intégration avec d'autres systèmes ou pour l'optimisation des performancesSQL et NoSQL : pour la gestion et l'interrogation des bases de donnéesBases de données et gestion de donnéesBases relationnelles : PostgreSQL, MySQL, MariaDBBases NoSQL : MongoDB, RedisData Lakes et Big Data : Hadoop, Spark, Kafka (optionnel selon projets)Environnement cloud (souvent req..., Frameworks et bibliothèques IA/ML

• Machine Learning : scikit-learn, XGBoost, LightGBM

• Deep Learning : TensorFlow, Keras, PyTorch

• Traitement de données : NumPy, Pandas

• Maîtrise de la création et de la maintenance de scripts notamment Ansible, ainsi que de la containerisation (Docker, orchestration Kubernetes)

• Maîtrise des scripts Shell, des scripts Ansible et des technologies de containerisation

Langages de programmation

• Python : indispensable pour le développement de modèles IA et le Scripting

• C, C++, Java, C# : utiles pour l'intégration avec d'autres systèmes ou pour l'optimisation des performances

• SQL et NoSQL : pour la gestion et l'interrogation des bases de données

Bases de données et gestion de données

• Bases relationnelles : PostgreSQL, MySQL, MariaDB

• Bases NoSQL : MongoDB, Redis

• Data Lakes et Big Data : Hadoop, Spark, Kafka (optionnel selon projets)

Environnement cloud (souvent req...