Data Scientist / Ingénieur IA expérimenté (H/F)
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Job location
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Job description
Au sein de la direction de l'ingénierie Smart Critical Systems (SCS), vous contribuerez au développement de bout en bout et au déploiement de solutions d'intelligence artificielle dans des environnements sensibles et sécurisés. Vous prenez part à la conception, au développement et à l'évolution de services à destination, notamment de la Marine Nationale, en intégrant les solutions Thales reconnues dans le domaine de la Défense.
Vos missions principales
À ce titre, vous serez amené(e) à :
- Contribuer à l'analyse des besoins métiers et opérationnels en interaction avec les clients, utilisateurs finaux et équipes projet afin de cadrer les cas d'usage IA les plus pertinents au regard des enjeux métiers, techniques et de sécurité ;
- Contribuer à la conception de solutions d'IA de bout en bout, depuis l'identification de la problématique jusqu'à leur intégration dans des environnements opérationnels contraints ;
- Collecter, explorer, structurer et préparer les données nécessaires au développement des modèles en garantissant leur qualité, leur cohérence et leur exploitabilité ;
- Concevoir, entraîner, évaluer et améliorer des modèles de Machine Learning / Deep Learning, en sélectionnant les approches les plus adaptées aux problématiques traitées ;
- Développer des applications d'IA générative, notamment autour des grands modèles de langage (LLM), en mettant en œuvre des architectures de type RAG et agentiques (orchestration d'outils, intégration de connecteurs, extension via des compétences spécifiques, etc.) adaptés aux usages visés ;
- Structurer et valoriser l'information issue de corpus documentaires complexes à l'aide de graphes de connaissance, d'ontologies et de solutions d'indexation/recherche avancée ;
- Industrialiser et déployer les solutions développées, en lien avec les contraintes de sécurité, de performance, de traçabilité et de maintenabilité propres aux environnements de défense ;
- Collaborer étroitement avec les équipes de développement Full Stack, d'ingénierie logicielle et DevOps pour intégrer les briques IA dans des applications complètes, avec interfaces utilisateurs et déploiements sécurisés sur les environnements cibles ;
- Participer aux revues techniques, aux démonstrations et à la restitution des travaux auprès des parties prenantes, en assurant une communication claire sur les résultats, limites, performances et perspectives des solutions proposées ;
- Contribuer à la dynamique d'innovation de l'équipe par une veille active sur les évolutions de l'IA et de l'IA générative, ainsi que par l'expérimentation de nouvelles approches technologiques pertinentes pour nos cas d'usage., Rejoindre Thales à Toulon, c'est :
- Contribuer à des projets à fort enjeu stratégique pour la défense nationale ;
- Evoluer au sein d'un environnement technologique de haut niveau, au contact d'experts IA, logiciel, cybersécurité et systèmes critiques ;
- Participer à des projets concrets, innovants et à impact, de la phase de conception jusqu'au déploiement opérationnel ;
- Intégrer une dynamique d'innovation portée par le Groupe et connectée aux écosystèmes académiques et industriels de premier plan.
Requirements
Diplômé(e) d'une formation Bac+5 (école d'ingénieur, Master) ou plus (doctorat) en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées, Informatique ou domaine équivalent, vous justifiez d'une expérience réussie d'au moins 3 ans en tant que Data Scientist / Ingénieur(e) IA expérimenté(e), idéalement dans un environnement industriel. Une expérience en contexte sensible, critique ou fortement contraint constitue un atout apprécié., * Solides bases en mathématiques appliquées, en informatique et en algorithmique ;
- Une bonne maîtrise des concepts de probabilité, statistique, Machine Learning et Deep Learning : apprentissage supervisé et non supervisé, préparation et analyse de données, entraînement et validation de modèles, réseaux de neurones (DNN, CNN, RNN et variantes) ;
- Une bonne maîtrise de la programmation en Python et de ses bibliothèques courantes pour le Machine Learning / Deep Learning et la Statistique, telles que : pandas, numpy, statsmodels, matplotlib, seaborn, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, MLflow ;
- De bonnes notions en maintenance prédictive basée sur des modèles statistiques et/ou de Machine Learning ;
- Une expérience en ingénierie de solutions d'IA générative, avec une bonne compréhension des architectures Transformers et des principes de conception et d'exploitation des LLM ;
- Une pratique concrète du développement d'applications basées sur les LLM : RAG, chaînes, agents, outils, orchestration, ainsi que des environnements et frameworks tels que vLLM, Ollama, API OpenAI compatibles ;
- Une familiarité avec les bibliothèques et outils d'IA générative tels que : LangChain, LangGraph, FAISS, CUDA, Docling, ChromaDB / Milvus, Streamlit ;
- Une expérience en extraction, structuration et valorisation de contenus documentaires, notamment via les graphes de connaissance (Kuzu, Neo4j, ArangoDB) ;
- Une expérience en programmation R et/ou de bonnes connaissances en C++ ou Java constituent un plus.
En complément, vous avez idéalement :
- Une appétence forte pour l'usage et l'orchestration d'outils agentiques ;
- Une familiarité avec les environnements data-centrés sécurisés ;
- Des connaissances en développement Full Stack : HTML+CSS, JavaScript/TypeScript, Angular, React, Go ;
- Une sensibilité à la culture DevOps et aux outils associés tels que Docker, Podman, PostgreSQL, Kubernetes ;
- Une curiosité marquée pour les concepts émergents en IA : optimisation du coût d'inférence des LLM, Harness engineering, World models, etc.
LES QUALITÉS QUE NOUS APPRÉCIERONS :
Au-delà de vos compétences techniques, vous faites preuve de :
- Rigueur scientifique et esprit analytique ;
- Autonomie et capacité à structurer vos travaux ;
- Goût pour la résolution de problèmes complexes ;
- Capacité à travailler en équipe dans un environnement pluridisciplinaire ;
- Aisance dans les échanges avec des interlocuteurs techniques et métiers ;
- Curiosité intellectuelle et envie d'apprendre en continu ;
- Sens de l'engagement dans des environnements exigeants.