Ingénieur·e R&T en Intelligence Artificielle H/F - Safran

Chez Safran Electronics & Defense, nous sommes au coeur de l'innovation technologique, concevant et produisant des équipements de pointe pour les marchés de l'aéronautique, de la défense et du spatial. Notre engagement ? Repousser les limites du possible pour garantir la sécurité et la performance. Nous sommes convaincus que l'intelligence artificielle est un levier majeur pour transformer nos métiers et nos produits.C'est pourquoi nous cherchons au sein de la Direction Ingénierie Optronique, un(e) Ingénieur R&D en intelligence artificielle pour renforcer notre équipe R&T Solutions Algorithmiques Avancées.

Votre mission principale est de concevoir, développer et valider des solutions d'IA innovantes pour améliorer la performance et l'autonomie des produits de pointe de Safran. Vous êtes un acteur clé de la transformation numérique du Groupe en traduisant les besoins opérationnels complexes en solutions algorithmiques robustes et embarquables.

Missions et Responsabilités Principales :
En tant qu'Ingénieur IA R&T, vos activités principales s'articulent autour des axes suivants :
1. Recherche et Conception Algorithmique
- Mener des études bibliographiques et algorithmiques approfondies sur les dernières avancées en Intelligence Artificielle (Deep Learning, Machine Learning, Métaheuristiques, etc.).
- Concevoir et développer des algorithmes d'IA (planification IA d'observation, contrôle autonome de systèmes dynamiques, de maintenance prédictive) adaptés aux contraintes des systèmes embarqués critiques.
- Proposer des architectures innovantes intégrant des composants IA, en tenant compte des aspects de sûreté, de sécurité (cyber) et de performances temps-réel.
2. Développement et Validation
- Coder, implémenter et valider les algorithmes sur des séquences de données réelles et de synthèse (Python, C++,...).
- Mettre en place et gérer des chaînes d'apprentissage (stratégie d'élaboration des données, entraînement des modèles, hyper paramètres) pour optimiser les performances des modèles.
- Participer à la réalisation de démonstrateurs en temps réel et valider leur performance en conditions opérationnelles.
- Tester et évaluer les performances
3. Intégration et Industrialisation
- Rédiger les spécifications techniques et les rapports de synthèse des études menées.
- Collaborer étroitement avec les autres métiers pour l'embarquement et la portabilité des algorithmes IA sur les calculateurs.
- Assurer la validation croisée et la co-simulation des solutions pour la démonstration de performances auprès des équipes internes et des clients étatiques.
4. Capitalisation et Veille Technologique
- Participer à la capitalisation du savoir et de la connaissance sur les architectures et solutions IA développées (Retours d'Expérience - ReTex).
- Assurer une veille technologique constante pour identifier et évaluer les nouvelles technologies et outils pertinents pour les futurs produits du Groupe.

Formation et Expérience
- Diplôme d'Ingénieur (Bac +5) en Informatique, Mathématiques Appliquées, Traitement du Signal, ou cursus équivalent.
- Une Thèse en Intelligence Artificielle, Traitement d'Image ou domaine connexe est un atout significatif.
- Expérience significative (Confirmé) en R&D/R&T dans le domaine de l'IA appliquée, idéalement dans un secteur industriel exigeant (Aéronautique, Défense, Spatial).
Compétences Techniques (Hard Skills)
- Expertise en Machine Learning et Deep Learning (réseaux de neurones, algorithmes d'apprentissage non supervisé/supervisé/par renforcement).
- Maîtrise des langages de programmation : Python (avec frameworks type Pytorch ou TensorFlow), C/C++.
- Familiarité avec les environnements Linux et les outils de virtualisation (Docker) et de gestion de configuration (GIT, GitLab, SVN).
- Des connaissances en CUDA ou en développement pour architectures embarquées (FPGA) sont un plus.
- Connaissance des LLMs est souhaitable
Qualités Personnelles (Soft Skills)
- Esprit pionnier et d'innovation : Capacité à sortir du statu quo et à proposer des solutions techniques créatives.
- Rigueur et méthode : Nécessaire pour le développement et la validation d'algorithmes destinés à des systèmes critiques.
- Capacité d'analyse et de synthèse : Aptitude à traduire des problèmes complexes en modèles IA et à en présenter les résultats de manière claire.
- Travail collaboratif (Intelligence Collective) : Capacité à interagir avec des équipes pluridisciplinaires (électronique, logiciel, systèmes).
- Anglais courant (écrit et oral) dans un contexte de projets européens et internationaux.