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Ingénieur en intégration de l’intelligence artificielle Emplois

7 Offres d'emploi

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Stage R&D - Modélisation d'un système opérateur-environnement-tâche
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France , Bordeaux
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Beamy
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Stage – Développement d'outils numériques appliqués à la maintenance aéronautique
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France , Orly
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Air France
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Coordinateur de Programme IA BtoB
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Monaco , Monaco
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INFORCA
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Stage PFE - Intelligence Artificielle / Computer Vision
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France , Pierrelatte
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VO2 Group
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Tech Lead IA
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France , Le Plessis-Robinson
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Stagiaire - Intégration d'une brique IA dans un PC embarqué sur drone
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France , Le Plessis-Robinson
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Ingénieur en intégration de l’intelligence artificielle
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Emplacement
France , Toulouse
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Sopra Steria
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Découvrez les opportunités de carrière passionnantes pour les ingénieurs en intégration de l'intelligence artificielle. Ce métier de pointe, à la confluence de l'ingénierie logicielle, de la science des données et des opérations, est crucial pour transformer les modèles d'IA en applications robustes et performantes au sein des systèmes de production. Les professionnels de ce domaine sont les architectes de l'IA opérationnelle, garantissant que les innovations algorithmiques dépassent le stade du prototype pour délivrer une valeur tangible. Un ingénieur en intégration de l'IA a pour mission principale de concevoir, déployer, maintenir et surveiller des pipelines de Machine Learning. Ses responsabilités typiques incluent la collaboration étroite avec les data scientists pour industrialiser leurs modèles, ce qui implique de containeriser les applications, de créer des API robustes et d'automatiser les flux de données. Il est également chargé d'intégrer ces modèles aux systèmes d'information existants de l'entreprise, qu'il s'agisse de logiciels métier, de plateformes web ou d'infrastructures IoT. La surveillance des performances en temps réel, la gestion de la dérive des données et la mise à l'échelle des solutions font également partie de ses attributions clés. Les compétences requises pour ces emplois sont hybrides. Une solide expertise en génie logiciel est indispensable, avec la maîtrise de langages comme Python, de frameworks (TensorFlow, PyTorch), et d'outils de DevOps et MLOps (Docker, Kubernetes, Git, CI/CD). Une compréhension approfondie des concepts du Machine Learning et du cloud computing (AWS, GCP, Azure) est tout aussi cruciale. Sur le plan transversal, ces ingénieurs doivent faire preuve d'un excellent esprit d'analyse pour résoudre des problèmes complexes, d'une grande rigueur pour assurer la fiabilité des systèmes, et d'aptitudes au travail d'équipe pour collaborer avec des profils variés. Les secteurs recrutant pour ces emplois sont extrêmement diversifiés, allant de la finance et la santé à l'industrie manufacturière, l'aérospatiale ou le commerce. Si vous êtes passionné par la résolution de défis techniques et souhaitez jouer un rôle central dans la concrétisation de l'IA, explorer les offres d'ingénieur en intégration de l'intelligence artificielle représente une voie d'avenir des plus prometteuses. Ces professionnels sont les piliers de la transformation numérique, rendant l'intelligence artificielle fiable, scalable et intégrée au cœur des processus business.

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