Data Scientists - F/H

L’Institut de Recherche Technologique (IRT) Saint Exupéry est un accélérateur de science, de recherche technologique et de transfert vers les industries de l’aéronautique et du spatial pour le développement de solutions innovantes sûres, robustes, certifiables et durables. 

Nous proposons sur nos sites de Toulouse, Bordeaux, Montpellier, Sophia Antipolis et Montréal un
environnement collaboratif intégré composé d’ingénieurs, chercheurs, experts et doctorants issus des milieux industriels et académiques pour des projets de recherche et des prestations de R&T adossés à des plateformes technologiques autour de 4 axes : les technologies de fabrication avancées, les technologies plus vertes, les méthodes & outils pour le développement des systèmes complexes et les technologies intelligentes.
Nos technologies développées répondent aux besoins de l'industrie, en intégrant les résultats de
la recherche académique. 

L'IRT Saint Exupéry (www.irt-saintexupery.com) favorise le transfert de technologies numériques innovantes (Machine Learning, Traitement du Signal, Coopération Homme Machine) vers des partenaires industriels.

Plus précisément, nous développons des moyens et des compétences dans le domaine de l'intelligence artificielle appliqués à plusieurs domaines industriels. Vous rejoindrez une équipe d'environ 70 chercheurs en intelligence artificielle (IA), avec un succès reconnu dans les applications d'observation de la Terre et dans d'autres domaines où une IA fiable est primordiale.

L'équipe est fortement liée à l'ANITI et bénéficie de son écosystème de 200 chercheurs à Toulouse.
Pourquoi et en quoi sommes-nous différents? De nombreuses entreprises et entités de recherche travaillent dans le domaine de l'IA. Nous avons choisi de nous concentrer sur des problèmes spécifiques, de grande valeur ajoutée, partagés par de nombreuses industries. Cela a conduit au programme d'apprentissage fiable et explicable DEEL, un programme de 30 M € axé sur la conception d'algorithmes d'apprentissage automatique robustes et explicables à utiliser dans des systèmes critiques (avions, systèmes spatiaux, mais aussi voitures et trains). Ce programme collaboratif ambitieux a attiré des chercheurs de premier plan du prestigieux MILA du Québec et est coordonné par l'IRT Saint Exupéry, ANITI, le CRIAQ et l'IVADO.

Ces programmes sont la pierre angulaire de notre excellence scientifique et technologique. Nous sommes prêts à élargir l'équipe avec des scientifiques des données qui inventeront et construiront les prochains programmes ambitieux qui augmenteront la compétitivité de notre industrie.

Nous avons déjà étudié quelques pistes en fonction de nos compétences de base (IA fiable), et les applications médicales s'intègrent parfaitement dans notre feuille de route. Les algorithmes de ML multimodaux sensibles au contexte sont d'autres approches que nous aimerions développer.

Venez avec vos propres idées brillantes et transformez-les en programmes et projets internationaux de classe mondiale.

Vos missions et contributions techniques :

• Participer au développement de technologies de rupture dans le domaine du Machine learning pour les systèmes critiques (80% de l'activité),
• Favoriser l’exploration de nouvelles applications de technologies internes (20%)
• Actualiser la veille technologique et proposer des transferts industriels
• Etre force de proposition dans la publication d'articles lors de grandes conférences
• Vous aurez également la possibilité d'enseigner si vous le souhaitez (vacations).

• Ingénieur en I.A., mathématiques ou statistiques, une Thèse constitue un réel plus.

• Vous disposez de compétences en développement de logiciels en Python, les concepts et les outils devops.ue ou statistiques vous sont familiers.

• Vous disposez d'une très bonne maîtrise de l’implémentation de bibliothèques de machine learning et / ou de deep learning (PyTorch, Tensorflow) ainsi que d'une bonne pratique des nouvelles technologies informatiques: informatique distribuée, traitement dans le cloud, SPARK, Docker, Python.

• Le candidat devra idéalement avoir fait face à des défis de science des données dans le cadre ou en complément de sa formation. Un niveau d'anglais courant est impératif.