Ingénieur Machine Learning H/F
EngineeringAt ARaymond, we create cutting-edge fastening and assembly systems for the machines and products that keep the world moving.
Founded in Grenoble in 1865, and still headquartered in the city to this day, we’re a family-run business with a proud history of innovation – including the invention of the press stud.
Human values have driven our success for over 158 years, embodied by our servant-leadership model of management that empowers employees and puts their wellbeing first.
Today we employ more than 8,500 people in 25 countries worldwide. And we’re committed to leading in sustainability for the global fastening and assembly market.
Connect with ideas that solve big challenges
Join our global engineering team to develop ideas and products that shape a better future. Feel inspired in our culture of innovation and creativity, which generates over 1,000 new fastening solutions every year.
Au sein de RG PI, l'incubateur interne d'ARaymond situé à Grenoble, l’équipe projet QUARA (9 personnes) façonne l'avenir de l'offre de services ARaymond pour nos clients. Nous croyons que le succès repose sur les membres de l'équipe. Au sein de notre petite équipe, principalement composée de passionnés de technologie, notre approche de travail se base sur la collaboration et le développement en sous-groupes. Nous encourageons activement le partage des connaissances entre les membres de l'équipe et favorisons le travail collaboratif. Notre culture d'équipe repose sur ces principes pour atteindre nos objectifs de manière efficace et innovante. Depuis 2012, ARaymond a adopté l’approche du « Servant Leadership », ouvrant la voie à une philosophie managériale fondée sur l’humain. Nous aimons apprendre : vous apprendrez de nous et nous nous attendons à apprendre de vous. Nos bureaux modernes à Grenoble seront équipés des dernières technologies pour favoriser la collaboration. Nous proposons également des options de télétravail et des horaires flexibles pour aider nos employés à équilibrer leur vie professionnelle et personnelle. Vous travaillerez dans une atmosphère conviviale et stimulante, entouré-e de collègues passionnés et engagés.
Role and responsibilities
Le projet vise à offrir une plateforme de contrôle qualité pour les fabricants industriels, basée sur l'exploitation des signaux collectés par différents types de capteurs afin de prédire l'état d'assemblage et de valider les différentes étapes de production. Notre stack technologique robuste et évolutive permet déjà d'accomplir de nombreuses tâches complexes, et nous cherchons à l'enrichir davantage.
Vous rejoindrez une équipe composée notamment de 3 développeurs backend et de 2 personnes en charge de la gestion des données. Dans cet environnement dynamique, nous accordons une grande importance à l'itération rapide et à la qualité du code.
En tant qu'ingénieur en machine learning, vous participerez au développement et à l'évolution de notre solution ML dans ses différentes dimensions : compréhension de la problématique client, collecte de données de qualité, automatisation des processus data/ML ainsi que mise en production réelle des modèles.
Un des avantages distinctifs de ce poste est l'accès direct à l'usine du client, permettant à l'ingénieur en machine learning de comprendre en profondeur les problématiques rencontrées, d'assurer la qualité et la pertinence des données collectées, et de participer activement à leur collecte. Ce rôle offre l'opportunité unique de développer des solutions d'IA applicatives, d'être au cœur du processus de création et de voir concrètement les résultats de son travail en production. Vous serez ainsi en mesure de garantir une transition fluide entre l'expérimentation et la mise en production, tout en assurant la robustesse et la fiabilité des solutions déployées.
Vos missions:
- Conduire des expériences ML pour comparer différentes architectures de modèles et sélectionner les plus pertinentes
- Comprendre et analyser les signaux collectés afin d’identifier les meilleures caractéristiques à utiliser (traitement du signal, feature engineering)
- Maintenir et faire évoluer notre stack ML existante (qui permet d’entrainer, tester et déployer nos applications) en l'adaptant aux nouveaux besoins
- Développer et améliorer les pipelines permettant une transition rapide et efficace de l'expérimentation à l'intégration
- Participer au développement ou à la définition des outils et méthodologies d'acquisition de données
- Contribuer au développement logiciel en appliquant les principes et les bonnes pratiques de conception logicielle
- Développer et maintenir les outils de ML Ops et de monitoring
- Tester les performances réelles dans notre laboratoire et sur les sites des clients
- Soutenir la mise en œuvre chez les clients
- Participer à la planification des sprints, aux revues et aux démonstrations
Stack logicielle
Data Science & Machine Learning :
- Python et son écosystème data-science (NumPy, Pandas, Scipy, matplotlib, entre autres.)
- Scikit-learn pour le machine learning classique et les données tabulaires
- PyTorch pour le deep learning
- Jupyter Notebook pour le prototypage et l'expérimentation
Infrastructure & MLOps (Azure comme plateforme cloud principale) :
- Azure DevOps pour le versioning et les pipelines CI/CD
- Azure ML/AI Studio pour l'orchestration des expériences ML
- Azure Storage pour le stockage objet des données
Education and experience
Nous recherchons un candidat titulaire d'un diplôme universitaire de niveau Master ou issu d'une école d'ingénieurs, spécialisé en mathématiques et probabilités, en informatique ou en traitement du signal. Le candidat idéal aura une expérience avérée en machine learning, notamment dans le traitement du signal. Une forte appétence pour le code et l'automatisation des tâches liées au machine learning est essentielle.
Skills
- Maîtrise avancée de Python, car nous développons nos bibliothèques et nos applications avec ce langage.
- Compétences avancées en algorithmes de machine learning, en intelligence artificielle et en mathématiques.
- Expérience des méthodologies CD/CI, incluant les pipelines CI/CD, les tests et les meilleures pratiques de monitoring. Nous encourageons le développement piloté par les tests et utilisons pytest pour écrire, découvrir et exécuter des tests unitaires.
- Expertise en MLOps, notamment dans l'automatisation des pipelines ML, le déploiement, la surveillance et la gestion des modèles en production.
- Habitué du travail avec les méthodes AGILE.
- Expérience en gestion des données temporelles (acoustique, mouvement) ou vision par ordinateur appréciée