AI LEAD R&D ENGINEER

RED TIC recherche un(e) AI Lead R&D Engineer passionné(e) et expérimenté(e) pour diriger nos projets de recherche et développement en intelligence artificielle. En tant que référent(e) technique, vous serez chargé(e) de concevoir, développer et implémenter des solutions IA innovantes, tout en pilotant les activités de R&D et en collaborant avec les équipes multidisciplinaires.

• Diriger et coordonner les projets de R&D en IA, de la phase de conception jusqu’à la mise en production.
• Explorer et intégrer des modèles d’IA avancés (Deep Learning, Machine Learning, NLP, Computer Vision).
• Effectuer une veille technologique constante pour identifier les nouvelles tendances et opportunités dans le domaine de l’IA.
• Collaborer avec les équipes produit, data et logiciel pour garantir l’intégration efficace des solutions IA.
• Développer des prototypes pour valider la faisabilité technique et évaluer l’impact métier.
• Mettre en œuvre des solutions optimisées pour le traitement de grands volumes de données en temps réel.
• Rédiger des rapports techniques et des publications scientifiques pour partager les résultats de recherche.
• Encadrer et accompagner une équipe d’ingénieurs IA et data scientists dans leurs projets.

• Diplôme en informatique, mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe (Master ou Doctorat).
• Expérience significative (5 ans ou plus) dans le domaine de l’IA et de la R&D, avec un rôle de leadership technique.
• Solides compétences en Machine Learning, Deep Learning, et algorithmes d’optimisation.
• Expertise en programmation (Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Connaissance approfondie des frameworks et bibliothèques IA (NLP, Computer Vision).
• Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL) et des outils Big Data (Spark, Hadoop).
• Expérience avec les infrastructures cloud (AWS, Azure, GCP) pour déployer des modèles IA.
• Capacités d’analyse et de résolution de problèmes complexes.
• Excellentes aptitudes en communication et en gestion d’équipe.

Compétences supplémentaires appréciées :

• Expérience dans la publication d’articles scientifiques ou la participation à des conférences.
• Connaissance des méthodologies DevOps/ML Ops.
• Familiarité avec les concepts d’éthique et de responsabilité dans l’IA.
• Compétences en visualisation de données (Power BI, Tableau, matplotlib).

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