Senior Deep Learning Scientist - IMINT (H/F)

Safran.AI - De l'IA qui opère dans le réel

Filiale de Safran Electronics & Defense, Safran.AI conçoit des solutions d'IA appliquées à des données complexes telles que les images satellite haute résolution, les flux vidéo FMV et les signaux acoustiques. Ces solutions s'appuient sur des algorithmes capables de détecter et d'identifier automatiquement des objets d'intérêt dans les secteurs du renseignement, de la défense et de l'aéronautique.

Depuis son intégration à Safran en septembre 2024, Safran.AI contribue également à la transformation du groupe, en appliquant les solutions d’IA aux domaines de l’industrie 4.0. À titre d’exemple, l’analyse d’images automatisée par l’IA peut assister les contrôleurs en charge de l’inspection de pièces critiques en les aidant à détecter les anomalies éventuelles à partir de clichés numériques.

Fort de nos 250 collaborateurs, vous évoluerez au sein d’équipes passionnées et pluridisciplinaires, réunissant des talents parmi les plus reconnus du secteur, tous animés par une même exigence d’excellence et d’innovation technologique.

Votre équipe

• Vous rejoindrez l'équipe détecteur IMINT (IMagery INTelligence) qui travaille sur nos algorithmes de détection ou de classification d'objets sur des images satellites (optique, infra-rouge, SAR …).
• Le pôle est composé d’une vingtaine de personnes dont une majorité de Deep Learning Scientists. Il est divisé en trois équipes de 5 à 7 personnes.

Au sein de votre équipe, vous contribuerez à un ou plusieurs projets visant à développer ou améliorer un algorithme spécifique - par exemple un détecteur d’aéronefs, de navires ou de véhicules sur imagerie satellite.

• Pour produire les détecteurs, l’équipe s'appuie sur une stack d’outils internes permettant l’industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en :
• → Une stack d’outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l’équipe AI engineering.
• → Une stack d’outils spécifiques à la ligne de produit IMINT, développée par l’équipe AI IMINT elle-même.

Dans vos contributions techniques, vous utiliserez notre framework IA interne et contribuerez à son amélioration. Ce framework intègre les technologies à la pointe de l’état de l’art, afin d’atteindre les derniers % de performance de nos algorithmes, et permet l’industrialisation du processus d'entraînement des algorithmes via nos outils de MLOps.

Les enjeux du poste

• En tant que Senior Deep Learning Scientist, vos missions seront les suivantes :
• → Développer, entraîner et tester des algorithmes de deep learning pour image partant en production.
• → Adapter la stack technique propre d’une ligne de produit IA pour répondre aux nouveaux besoins et garantir sa viabilité / performance en production sur le cours / long terme, ou l’adaptation des outils de l’AI platform pour les besoins de la ligne de produit IA.
• → Garantir la maintenabilité et l'évolutivité des différents composants de nos outils de MLOps améliorant la productivité de l’équipe, en réalisant notamment une veille technologique périodique, et en proposant des éléments d’évolution de la vision technique de l’équipe.
• → Proposer des idées créatives et innovantes pour améliorer en continu les performances des algorithmes et l’efficacité de nos développements.
• → Faire monter en compétences les membres plus juniors de la squad en partageant votre expertise technique, et en diffusant les bonnes pratiques.

A propos de vous

• En termes de parcours, vous disposez :
• → D'une formation en Software Engineering, en apprentissage automatique, en vision par ordinateur ou dans un domaine similaire.
• → De plus de 5 ans d'expérience professionnelle en Machine Learning.
• → D'une expérience de la production, idéalement on prem (déploiement, monitoring, observabilité).

• Techniquement :
• → D’une très bonne connaissance de Python et des bonnes pratiques en développement logiciel.
• → D'une expérience en SW engineering (culture archi / design, qualité / testing / CI/CD).
• → D'une bonne compréhension des bases de données, orchestration et de la conteneurisation

• En terme de méthodologie de travail :
• -→ D’une expérience en environnement agile, sans pour autant en défendre une application dogmatique

• En terme de soft skills :
• → D'une capacité à partager et défendre une vision technique, faire preuve de pédagogie, mentoring.
• → D’une posture user-centric, en pensant avant tout aux besoins des utilisateurs.
• → D'ouverture d’esprit, communication, et travail en équipe.
• → De curiosité et envie d’apprendre techniquement (data science par exemple) et au delà (méthode de travail par exemple).