Ingénieur machine learning/automobile (h/f)

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).
Profil :Master (Bac+5) ou Doctorat (PhD) en Informatique, Data Science, Machine Learning, Mathématiques Appliquées, ou dans un domaine scientifique/technique équivalent.

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Expérience Solide :

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Expérience significative et avérée en apprentissage automatique (Machine Learning) et en ingénierie des données (Data Engineering).

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Compétences Techniques :

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Maîtrise du langage Python et des principaux frameworks de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).

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Compétences Spécifiques Souhaitées



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Automobile/Systèmes de Freinage : Une expérience dans le domaine des systèmes automobiles.
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Simulation et Contrôle : Connaissance des systèmes de commande et des outils de simulation (ex : MATLAB/Simulink).
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Standards Critiques : Bonne compréhension des normes de sécurité fonctionnelle (ISO 26262) et des standards automobiles (ASIL, A-SPICE, etc.).
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Industrialisation : Familiarité avec les pratiques MLOps (déploiement, monitoring), les environnements d'entraînement basés sur GPU et les outils collaboratifs (Jupyter, Hugging Face).
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Qualités Humaines : Capacité démontrée à collaborer efficacement avec des équipes multidisciplinaires d'ingénieurs et à communiquer des résultats complexes de manière claire.



Sophia Engineering est engagée dans la lutte contre les discriminations et la promotion de l'égalité des chances.