En un coup d'œil
- Missions: Développez des algorithmes de deep learning pour des images satellites et améliorez leur performance.
- Entreprise: Safran.AI, une filiale innovante de Safran Electronics & Defense.
- Avantages: Salaire compétitif, mutuelle, télétravail et formation continue.
- Autres infos: Environnement dynamique avec opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez des projets technologiques de pointe.
- Qualifications: Expérience en machine learning et compétences en développement logiciel requises.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
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
- 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).
- Ce que vous trouverez chez Safran. AI
Safran.
AI réuni des sujets techniques de fond, des équipes qui maîtrisent leur domaine et une culture où la rigueur et l'entraide coexistent.
Structure à taille humaine adossée à un groupe industriel de premier plan, elle permet de travailler sur des enjeux réels sans renoncer à la proximité.
- Nos bénéfices d’entreprise
- Participation & intéressement
- Plans d’épargne groupe avec abondement jusqu’à 3 000 € / an
- Compte Épargne Temps après 1 an d’ancienneté
- Mutuelle familiale prise en charge à 55 %
- Carte Swile de 11 € / jour travaillé pris en charge par Safran. AI à hauteur de 59,1%
- Jusqu’à 75 % des frais de transport pris en charge ou forfait mobilité durable
- 10 semaines de congé second parent & maintien de salaire lié à la grossesse
- Offre de formation et développement des compétences
- Avantages bien-être : Moka Care, conférences & accès sport via Wellpass
- Votre parcours de recrutement
- Un échange de 45 minutes avec un recruteur pour en apprendre plus sur vous, vos attentes et vous donner plus de détails sur la vie chez Safran. AI
- Un échange de 45 minutes avec votre futur manager ou une personne de son équipe afin de vous permettre dès le début de rencontrer vos futurs collègues et de rentrer dans la technique de votre métier !
- Réalisation d’un cas pratique que vous serez invité(e) à présenter à un panel composé de votre futur manager ainsi que d’un ou deux pairs
- Un échange de 45 min avec votre futur N+2 pour closer le process
Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.
La personne retenue pour ce poste fera l’objet d’une procédure d’habilitation, conformément aux dispositions des articles R.2311-1 et suivants du Code de la défense, ainsi qu’à l’IGI 1300 SGDSN/PSE du 9 août 2021, en raison de l’accès possible à des informations relevant du secret de la défense nationale.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
#J-18808-Ljbffr
Senior Deep Learning Scientist - IMINT (H/F) in Paris employeur : Safran.AI (ex Preligens)
Safran.AI est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et innovant au cœur de l'industrie technologique. Avec des équipes pluridisciplinaires passionnées, nous favorisons la croissance professionnelle à travers des formations continues et des projets stimulants, tout en garantissant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle grâce à des avantages tels que le télétravail et une mutuelle familiale. Rejoindre Safran.AI, c'est intégrer une entreprise qui valorise l'excellence, l'autonomie et le bien-être de ses collaborateurs.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Safran.AI (ex Preligens)
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Deep Learning Scientist - IMINT (H/F) in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Safran.AI (ex Preligens)
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Safran.AI (ex Preligens). C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Senior Deep Learning Scientist - IMINT (H/F) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Safran.AI (ex Preligens), il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Safran.AI (ex Preligens) que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Safran.AI (ex Preligens). Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Safran.AI (ex Preligens)
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Safran.AI (ex Preligens) et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
