Ingénieur Intelligence Artificielle H/F - Ge Vernova International Llc

Identification stratégique des opportunités :
Collaborer étroitement avec les unités commerciales et les parties prenantes de la division Power Transmission pour identifier et évaluer de manière proactive les opportunités à fort impact pour l'application de l'IA et du Machine Learning (IA/ML). Traduire des besoins métier complexes en concepts clairs, exploitables et innovants basés sur l'IA.

Développement IA/ML de bout en bout :
Diriger la conception, le développement, la validation et l'optimisation de modèles IA/ML, de preuves de concept (PoC) et de produits minimum viables (MVP). Cela comprend l'exploration de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection de modèles, l'entraînement et l'évaluation rigoureuse des performances.

Déploiement et intégration des solutions :
Piloter le déploiement, l'intégration et la montée en échelle des solutions IA/ML dans les environnements de production - aussi bien dans le cloud qu'en edge computing - en garantissant un fonctionnement fluide et une parfaite cohérence avec les objectifs stratégiques de l'organisation.

Partenariat avec les parties prenantes :
Agir comme partenaire technique clé au sein d'équipes projet interdisciplinaires, en les guidant sur les potentialités et les limites de l'IA/ML afin de répondre efficacement aux défis métier spécifiques.

Excellence technique et meilleures pratiques :
Contribuer à l'élaboration et à la maintenance d'une documentation technique complète, de rapports de modèles et d'initiatives de partage de connaissances. Promouvoir les principes du MLOps et encourager les meilleures pratiques en matière de développement, de déploiement et de suivi des solutions IA/ML.

Apprentissage continu :
Se tenir informé des dernières avancées, recherches et technologies émergentes en IA/ML, et introduire des approches et outils innovants dans nos projets.

Qualifications requises

- Maîtrise de la programmation : Solide expérience en Python, incluant les bibliothèques de manipulation de données (ex. : Pandas, NumPy) et d'apprentissage automatique (ex. : scikit-learn).
- Frameworks ML et MLOps : Expérience pratique avec les principaux frameworks ML tels que TensorFlow, PyTorch ou Keras. Bonne compréhension et application concrète des principes de MLOps pour la gestion du cycle de vie des modèles, le versioning, les tests et l'intégration/déploiement continus (CI/CD).
- Expérience en déploiement : Capacité démontrée à déployer et gérer des modèles IA/ML dans des environnements cloud (ex. : AWS, Azure) et/ou sur des appareils en périphérie (edge) pour des applications en temps réel.
- Visualisation de données : Maîtrise des outils de visualisation (ex. : Tableau, Power BI, Matplotlib) pour communiquer efficacement les performances des modèles, les insights et les résultats de validation à des publics techniques et non techniques.

Qualifications requises

-
- IA/ML et statistiques fondamentales : Compréhension approfondie d'un large éventail d'algorithmes IA/ML et de techniques statistiques, incluant l'apprentissage supervisé (régression, classification), non supervisé (clustering, réduction de dimension), l'analyse de séries temporelles et la modélisation statistique avancée.
- Gestion des données : Expérience avec les langages de requête de données (ex. : SQL) et la manipulation de différentes sources de données, structurées ou non structurées.

Qualifications souhaitées

- Techniques avancées en IA/ML : Expérience avec les architectures d'apprentissage profond, le traitement du langage naturel (NLP) ou l'apprentissage par renforcement.
- Technologies d'IA générative : Expérience pratique dans l'intégration de modèles de vision, de grands modèles de langage (LLM), de petits modèles de langage (SLM), de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), ainsi que des cadres agentiques et des protocoles de contexte de modèle.
- Connaissances métier : Expérience préalable dans le domaine de la transmission d'énergie et bonne compréhension des produits de ce secteur.
- Langages supplémentaires : Maîtrise d'autres langages de programmation tels que R, C# ou C++.

Compétences comportementales et qualités personnelles

- Esprit d'équipe collaboratif : Excellente capacité à travailler efficacement et de manière collaborative au sein d'équipes pluridisciplinaires et avec des partenaires externes.
- Communication : Excellentes compétences en communication écrite et orale en anglais, avec la capacité d'expliquer des concepts techniques complexes à des interlocuteurs non techniques et de préparer une documentation claire et concise.
- Résolution de problèmes et pensée critique : Solides aptitudes analytiques et de résolution de problèmes, avec une approche proactive pour identifier et surmonter les défis techniques.
- Leadership de projet : Bonne compréhension des principes de gestion de projet, y compris les méthodologies agiles, pour piloter les projets de la conception à la réalisation.

Formation

Diplôme de licence ou de master en informatique, génie électrique ou mécanique, science des données, intelligence artificielle ou dans un domaine technique étroitement lié.

10-15% de déplacements professionnels

GE Vernova est une société mondiale du secteur de l'énergie s'appuyant sur plus de 130 ans d'expérience dans la résolution des défis mondiaux. GE Vernova contribue à la transition énergétique en continuant à électrifier le monde tout en s'efforçant de le décarboner. GE Vernova aide ses clients à alimenter les territoires en énergie et à fournir l'électricité indispensable à la santé, la sécurité et à l'amélioration de la qualité de vie. GE Vernova emploie plus de 80 000 personnes dans plus de 140 pays.
L'activité Grid Solutions de GE Vernova électrifie le monde grâce à des technologies et des systèmes avancés de réseau, permettant la transmission et la distribution de l'énergie du point de production au point de consommation, et soutenant une transition énergétique décarbonée et sécurisée.