Architecte et Ingénieur·e R&T Architectures IA Multi Services H/F Safran

Ce poste est clé pour concevoir la prochaine génération de plateformes de calcul embarqué, capable d'héberger et d'orchestrer de multiples services d'intelligence artificielle (détection, classification, aide à la décision, navigation autonome) sur des équipements soumis à des contraintes sévères (taille, poids, puissance, temps réel, criticité sécurité/sûreté).

Missions Principales :
Rattaché(e) à la Direction ingénierie optronique et au sein du domaine R&T, vos responsabilités principales seront de :
1. Définition et Conception Architecturale
Concevoir l'architecture globale multiservices pour les calculateurs d'Intelligence Artificielle embarquée, depuis la spécification fonctionnelle jusqu'à l'architecture organique et implémentation.
Définir la plateforme d'exécution multi-services pour l'hébergement d'algorithmes d'IA temps réel, en assurant la cohabitation, l'orchestration et la communication sécurisée entre les différents services (Traitement d'Image/Vidéo, Fusion de données, Aide au Pilotage, etc.).
Allouer les exigences de performance, de latence, de sûreté (Safety) et de sécurité (Security) aux différents sous-systèmes.
2. Coordination Technique et Industrialisation
Contribuer au développement de la solution Secure Edge Platform.
Participer aux projets R&T internes et Européens.
Assurer la cohérence technique entre les équipes pluridisciplinaires (Architectes Système, Électroniciens, Développeurs Logiciel Embarqué, Data Scientists de Safran.AI, Équipes IVVQ).
Standardiser et optimiser les interfaces et les middlewares pour faciliter le déploiement continu des nouveaux algorithmes d'IA sur les plateformes cibles (principe d'usine à algorithmes).
Contribuer à la gestion du cycle de vie de l'architecture, de la phase amont (R&T) jusqu'à la qualification et le support en service.
3. Expertise et Innovation
Réaliser une veille technologique active sur les architectures de calcul émergentes (Neuromorphic Computing, Edge AI, etc.) et les méthodologies de déploiement d'IA critique.
Proposer des solutions innovantes pour maximiser le rapport performance/consommation d'énergie des systèmes d'IA embarquée.
Évaluer et sélectionner les briques technologiques (systèmes d'exploitation temps réel, conteneurisation légère, outils de quantification et compression des modèles IA) adaptées au contexte de l'aéronautique et de la défense.