Capgemini Engineering

Capgemini Engineering, leader mondial des services d'ingénierie, rassemble des équipes d'ingénieurs, de scientifiques et d'architectes pour aider les entreprises les plus innovantes dans le monde à libérer leur potentiel. Des voitures autonomes aux robots qui sauvent des vies, nos experts en technologies digitales et logicielles sortent des sentiers battus en fournissant des services uniques de R&D et d'ingénierie dans tous les secteurs d'activité. Rejoignez-nous pour une carrière pleine d'opportunités, où vous pouvez faire la différence et où aucun jour ne se ressemble. 

Vos missions

Vous intégrerez l’équipe « AI » d'un programme d'envergure pour un client majeur de l’industrie de la Défense. Les missions suivantes vous seront confiées :

  • Participer au développement de modèles avancés de machine learning et deep learning adaptés aux besoins du secteur de la défense, en tenant compte des exigences de sécurité et de confidentialité dans des environnements on-premise.
  • Mettre en place des solutions efficaces pour le déploiement et la gestion des modèles, en utilisant des outils comme Docker et MLFlow, afin de garantir leur intégration réussie dans les infrastructures locales et une surveillance optimale des performances.
  • Concevoir et automatiser des pipelines de traitement de données et de déploiement de modèles avec Airflow, pour améliorer l'efficacité et la fiabilité des processus de mise en production.
  • Créer des API performantes à l’aide de FastAPI et Flask, pour permettre l’intégration des modèles ML/DL dans des applications web et assurer une interaction fluide avec les utilisateurs finaux.
  • Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires, en communiquant clairement les enjeux et bénéfices des solutions ML/DL, et en simplifiant les concepts techniques pour les rendre accessibles aux non-spécialistes.

Votre profil

  •  
  • Diplôme de niveau Master 2 (BAC +5) en école d’ingénieur ou parcours universitaire en intelligence artificielle, data science ou équivalent, avec 5 ans d’expérience.
  • Maîtrise de l’anglais professionnel (écrit et oral).
  • Expérience d’au moins 6 ans en MLOps, Dockerisation sous Azure et développement de solutions machine learning, de la collecte de données à la mise en production en environnement on-premise.
  • Expertise en backend Python et calcul distribué (Ray ou équivalent).
  • Intérêt pour les industries de la défense et de la sécurité. Esprit d’équipe, collaboration multidisciplinaire, connaissance des méthodologies agiles. 

3 raisons de nous rejoindre

Qualité de vie au travail : accord de télétravail en France et à l’international, accord sur l’égalité professionnelle, la parentalité, l’équilibre des temps et la mobilité durable. 

Apprentissage en continu : certifications et formations en libre accès, accompagnement sur mesure avec votre career manager, parcours d’intégration sur 9 mois. 

Avantages groupe & CSE : plan actionnariat, activités à tarifs préférentiels, remboursement partiel vacances, remboursement de votre abonnement sportif ou culturel 

Nos engagements et priorités

Le groupe Capgemini encourage une culture inclusive dans un cadre multiculturel et handi-accueillant. En nous rejoignant, vous intégrez un collectif qui valorise la diversité, développe le potentiel de ses talents, s’engage dans des initiatives solidaires avec ses partenaires, et se mobilise pour réduire son impact environnemental sur tous ses sites et auprès de ses clients. 

A propos de Capgemini Engineering

Leader mondial des services d’ingénierie et de R&D, Capgemini Engineering met en œuvre une connaissance sectorielle approfondie avec la maîtrise des dernières technologies digitales et logicielles pour accompagner la convergence des mondes physique et numérique. Avec plus de 55 000 ingénieurs et scientifiques dans plus de 30 pays, nous aidons nos clients à accélérer leur transformation vers l'Intelligent Industry. 

Get The Future You Want* | www.capgemini.com/fr-fr 

*Capgemini, le futur que vous voulez 

Location

Paris, FR

Job Overview
Job Posted:
2 months ago
Job Expires:
Job Type
Full Time

Share This Job: