Le poste Ingénieur infrastructure ML et ingénieur logiciel scientifique
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Contexte : Ingénieur infrastructure ML / Ingénieur logiciel scientifique -
Projet de recherche appliquée sur les phénomènes météorologiques extrêmes utilisant des modèles d’IA.
Mission :
Permettre à l’équipe R&D de développer et d’évaluer des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité.
Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque Python existante pour les simulations, l’inférence et l’analyse de modèles.
Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation de modèles (y compris sur GPU). L’accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l’équipe).
Mettre en œuvre et appliquer les bonnes pratiques de développement de logiciels scientifiques (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité).
Optimiser l’utilisation d’un serveur (multi-)GPU pour les simulations et l’entraînement d’IA à grande échelle (E/S, ordonnancement, parallélisme).
Encadrer et former l’équipe aux bonnes pratiques en matière de code scientifique et d’utilisation des GPU.
Profil recherché
Expertise technique :
Obligatoire :
Maîtrise avancée de Python et des meilleures pratiques de développement logiciel
Pipelines scientifiques : orchestration, traitement par lots, suivi des expériences
Outillage : Git, Docker.
Atouts :
Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3.
Apprentissage profond sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances.
Ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructure de données en environnement R&D
Capacité avérée à collaborer sur des bases de code robustes, performantes et évolutives
Une connaissance ou un intérêt marqué pour la science du climat, la simulation ou la modélisation physique est un atout.
Forte expertise en enseignement et en communication
Exigences élevées en matière de qualité et de clarté du code
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