Ingénieur Machine Learning - Automobile H/F - 93

Sophia transforme depuis 2005 les idées en réalité industrielle. La culture Sophia labellisée Great Place To Work libère l'énergie et accélère l'innovation.

Nous sommes multi métiers, multi secteurs, et multi mode d'intervention, de l'ingénieur avec engagement de moyen, à l'équipe intégrée engagée sur le résultat, des études jusqu'à la livraison du produit, de système, ou sous-système complet.

Nous sommes un véritable lien entre la recherche et l'industrie. Spécialisés dans les transferts technologiques, nous rendons les systèmes existants disruptifs plus rapidement.

Nos réalisations et distinctions sont autant de preuves que nous tenons nos promesses. L'écosystème SOPHIA grandit et nous recrutons nos futurs talents.Poste :Votre mission principale sera de combler le fossé entre la science des données et l'ingénierie automobile, en créant des solutions robustes qui améliorent les simulations, optimisent les performances et garantissent la sécurité de nos produits.



Missions Principales et Responsabilités



En tant que Machine Learning Engineer / Data Scientist, vos responsabilités seront les suivantes :

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Conception & Modélisation :

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Concevoir, entraîner et valider des modèles de machine learning de pointe (Deep Learning, modèles prédictifs, etc.) pour des applications critiques liées à nos systemes.
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Contribuer à l'amélioration de la précision des simulations et à l'optimisation des processus d'ingénierie et des performances des produits.

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Data Engineering :

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Collecter, prétraiter et analyser des ensembles de données massifs et complexes (Big Data) provenant de simulations, de bancs d'essai et de la télémétrie des véhicules.
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Assurer la qualité et la fiabilité des données utilisées pour l'entraînement.

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Industrialisation & Déploiement (MLOps) :

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Collaborer étroitement avec les ingénieurs logiciels et systèmes pour le déploiement opérationnel (mise en production) des modèles d'IA dans les outils d'ingénierie et les systèmes embarqués.
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Optimiser les performances des modèles déployés et garantir leur robustesse et leur fiabilité dans des conditions d'utilisation réelles.

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Collaboration & Documentation :

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Travailler en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie métier pour comprendre leurs besoins spécifiques et traduire les problématiques techniques en solutions d'IA concrètes.
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Préparer la documentation technique détaillée et contribuer activement aux processus de gouvernance de l'IA (explicabilité, biais, conformité).