Ingénieure en IA Générative

Intégration d'une équipe en charge de l'optimisation des processus du secteur nucléaire par l'intelligence artificielle, dans un contexte exigeant de sécurité, fiabilité et interprétabilité des modèles.

• Analyse et formalisation des besoins métiers en collaboration avec les équipes d'exploitation, de maintenance et de sûreté.
• Identification et priorisation de cas d'usage pertinents pour l'IA générative et le machine learning (aide à la décision, génération automatique de rapports techniques, synthèse de données complexes, assistance intelligente aux experts).
• Conception et développement de solutions basées sur l'IA générative (LLM, systèmes de génération de texte, assistants intelligents) adaptées aux contraintes fortes du secteur nucléaire.
• Préparation, structuration et exploitation de jeux de données hétérogènes (données industrielles, capteurs, documents techniques) avec mise en place de pipelines de données adaptés.
• Développement de prototypes et intégration des modèles IA au sein des applications internes via des APIs ou interfaces dédiées.
• Participation à la mise en production des solutions (environnements sécurisés on-premise ou cloud) avec implémentation de bonnes pratiques MLOps.
• Évaluation et validation des modèles génératifs (qualité des résultats, cohérence, sécurité) dans le respect des exigences réglementaires et de confidentialité.
• Rédaction de documentation technique et support aux équipes internes.
• Contribution à la veille technologique pour proposer des solutions innovantes et pérennes.

Intégration de l'équipe R&D pour concevoir et optimiser des modèles d'apprentissage automatique et d'IA générative dédiés à des applications industrielles et métier, en environnement mixte de recherche appliquée et de développement technique.

• Conception, développement et optimisation de modèles d'apprentissage automatique et d'IA générative, incluant la préparation des données, le choix des architectures et le fine-tuning des modèles.
• Élaboration de pipelines de données et de solutions techniques pour la collecte, le traitement et l'analyse de grands ensembles de données.
• Supervision et accompagnement de profils juniors et d'équipes techniques sur des projets IA, garantissant la qualité des modèles et l'efficacité des algorithmes.
• Participation à la définition de solutions innovantes intégrant les contraintes métier, les exigences techniques et les objectifs d'optimisation.
• Conduite de travaux de recherche appliquée en machine learning et IA générative, de la formulation d'hypothèses à l'expérimentation.
• Documentation et valorisation des résultats sous forme de rapports techniques et publications.
• Renforcement de la capacité à concevoir des solutions IA complètes et à gérer des projets techniques complexes.

Intégration d'une équipe pluridisciplinaire pour accompagner des clients de bout en bout sur des projets IA couvrant la totalité du pipeline (données → modèle → déploiement), en traitant des cas d'usage variés en machine learning et IA générative.

• Analyse, formalisation et documentation des besoins clients liés aux cas d'usage en machine learning et IA générative (automatisation, génération de contenus, aide à la décision, analyse intelligente de données).
• Réalisation d'études techniques et fonctionnelles pour évaluer la faisabilité, la performance et la valeur métier des solutions.
• Sélection, ingénierie et optimisation des features à partir de jeux de données structurés et non structurés.
• Conception et structuration des pipelines de données et des entrepôts nécessaires à l'entraînement, au fine-tuning et à l'exploitation des modèles.
• Conception, développement, intégration et déploiement de solutions opérationnelles intégrant des modèles ML et d'IA générative (LLM, modèles supervisés, pipelines d'inférence).
• Évaluation et gestion des risques liés à la sécurité et à la gouvernance des données (confidentialité, conformité, robustesse).
• Mise en place de bonnes pratiques MLOps et de procédures couvrant le cycle de vie complet des modèles (versioning, monitoring, performance, qualité, maintenabilité).
• Test, validation et évaluation des modèles (métriques de performance, robustesse, biais) et de la solution globale avant mise en production.
• Pilotage de plusieurs projets IA en parallèle et coordination d'une équipe.

Menée d'un projet de stage visant à implémenter des méthodes de machine learning pour la prédiction de la charge énergétique dans un environnement de smart grids, en utilisant des données de consommation électrique en temps réel.

• Implémentation de méthodes d'apprentissage automatique basées sur K-Nearest Neighbors, arbres de décision, forêts aléatoires et réseaux artificiels pour prévoir la consommation d'énergie électrique.
• Développement d'une solution utilisant les données de consommation électrique en temps réel comme entrées pour les modèles prédictifs.
• Travail dans un environnement multiculturel et échange du savoir-faire avec toute l'équipe.
• Développement de bonnes pratiques au niveau de la réalisation de la solution.

Réalisation d'un projet de stage dédié au développement et à la documentation des méthodes d'apprentissage automatique pour la prédiction de la consommation électrique au niveau des bâtiments, en analysant les données de charge en temps réel.

• Documentation et développement du background sur les méthodes d'apprentissage automatique.
• Sélection des données d'entrée les plus pertinentes et définition des fonctionnalités utilisées pour la prévision de charge.
• Implémentation d'algorithmes de réseaux de neurones artificiels pour la prévision de la consommation d'énergie des bâtiments.
• Traitement de données enregistrées dans des data-loggers pour alimenter les modèles en données historiques et en temps réel.
• Travail dans un environnement multiculturel et échange du savoir-faire avec l'équipe.
• Développement de bonnes pratiques au niveau de la réalisation de la solution.

Menée d'un projet de stage consistant à concevoir et implémenter un portail web destiné à la gestion des transactions monétaires de la trésorerie générale, dans un environnement du secteur public.

• Implémentation d'un portail web pour la gestion des transactions monétaires de la trésorerie générale.
• Travail aux côtés d'ingénieurs et de directeurs chevronnés dans le secteur public.
• Acquisition d'expertise sur les bases de travail et les bonnes pratiques pour la réalisation de solutions.