Ingénieur Spécialisé en Validation et Surveillance de Modèles IA

Responsabilités Principales

1 - Surveillance des modèles d’IA :

• Collaborer étroitement avec les équipes techniques pour une compréhension approfondie des spécificités des modèles IA et des critères de validation nécessaire
• Établir et maintenir des standards de validation rigoureux pour les modèles IA, en veillant à leur application constante tout au long du cycle de vie du projet.
• Organiser des évaluations périodiques des modèles pour mesurer leur performance et leur conformité aux attentes et aux normes.
• Assurer l'adhérence des processus de validation et de surveillance aux standards de qualité élevés et aux réglementations applicables.

2 - Communication et Reporting :

• Fournir des comptes rendus réguliers et détaillés sur le progrès des projets de validation et de surveillance des modèles IA.
• Gérer les attentes des clients et des parties prenantes concernant les résultats des processus de validation et de surveillance.

3 - Gestion des Risques et Amélioration Continue :

• Identifier proactivement les risques potentiels, proposer et mettre en œuvre des plans d'action pour adresser et résoudre les problèmes identifiés.
• Promouvoir une culture d'amélioration continue en suggérant des optimisations basées sur les retours d'expérience et les enseignements tirés des projets précédents.

‍

Compétences et Qualifications Requises

• Diplôme supérieur en informatique, ingénierie, statistiques, mathématiques, ou dans un domaine connexe. Un master spécialisé en intelligence artificielle, apprentissage automatique est un plus.
• Solides connaissances en l'IA et en apprentissage automatique
• Expérience en industrialisation et validation de modèles IA et maitrise de outils d’annotation, de supervision et de MLOPS.
• Capacité à analyser des données complexes, identifier et résoudre les problèmes relatifs aux modèles d'IA.
• Aptitude pour le travail d'équipe, la gestion des attentes des parties prenantes et un engagement envers l'apprentissage continu.
• Maîtrise du langage de programmation Python
• Le candidat idéal se concentrera principalement sur la surveillance et l'industrialisation de modèles d'intelligence artificielle existants, avec un intérêt moindre pour la construction initiale de ces modèles, relevant davantage du domaine du data scientist.