Ingénieur Deep Learning & Infrastructure IA dans le Cadre de l'Initiative PlNtnet H/F
INRIA
- Montpellier - 34
- CDI
- Télétravail partiel
- Bac +5
- Service public des collectivités territoriales
- Exp. 3 ans min.
Les compétences pour ce job
- Intelligence artificielle
- Mathématiques
Détail du poste
Ingénieur Deep Learning & Infrastructure IA dans le cadre de l'initiative Pl@ntNet
Contrat renouvelable : Oui
Niveau de diplôme exigé : Bac +5 ou équivalent
Fonction : Ingénieur scientifique contractuel
A propos du centre ou de la direction fonctionnelle
L'Inria est l'Institut national de recherche en sciences du numérique, dont le centre Inria d'Université Côte d'Azur fait partie. Avec une forte expertise en informatique et mathématiques appliquées, les projets de recherche du centre Inria d'Université Côte d'Azur touchent toutes les dimensions des sciences et technologies du numérique, et génèrent de l'innovation. Implanté principalement à Sophia Antipolis, mais également à Nice ou Montpellier, il regroupe 47 équipes de recherche et neuf services d'appui. Il est présent dans les domaines de l'intelligence artificielle, la science des données, la sécurité des systèmes informatiques, la robotique, l'ingénierie de réseaux, la prévention des risques naturels, la transition écologique, la biologie numérique, les neurosciences computationnelles, les données de santé... Le Centre Inria d'Université Côte d'Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international.
Contexte et atouts du poste
Pl@ntNet est l'une des plus importantes plateformes mondiales de suivi de la biodiversité végétale basée sur l'intelligence artificielle et les sciences participatives. Développée par un consortium de recherche associant notamment Inria, CIRAD, INRAE, l'IRD et le CNRS, la plateforme est utilisée par plusieurs dizaines de millions d'utilisateurs dans le monde et traite plusieurs millions d'identifications d'espèces chaque mois.
L'équipe développe et opère des systèmes d'IA à grande échelle couvrant l'identification d'espèces à partir d'images, la recherche par similarité, les modèles multimodaux, ainsi que de nouvelles approches de modélisation spatiale de la biodiversité (GeoPl@ntNet). Les infrastructures s'appuient sur des ressources de calcul haute performance (Jean Zay) et des services d'inférence en production déployés sur plusieurs dizaines de serveurs distribués
Le poste offre l'opportunité de travailler à l'interface entre recherche de pointe en intelligence artificielle et déploiement opérationnel de systèmes utilisés à l'échelle mondiale, dans un contexte à fort impact environnemental et sociétal.
Mission confiée
Le ou la candidat(e) contribuera au développement, à l'entraînement, au déploiement et à l'exploitation des modèles d'intelligence artificielle de la plateforme Pl@ntNet.
En collaboration étroite avec les ingénieurs et chercheurs de l'équipe, il ou elle participera à l'évolution des infrastructures IA de la plateforme et à l'intégration de nouvelles générations de modèles fondés sur l'apprentissage profond, les modèles de fondation et l'apprentissage multimodal.
À moyen terme, la personne recrutée sera amenée à prendre progressivement en charge une partie croissante des composants stratégiques de l'écosystème IA de Pl@ntNet.
Principales activités
Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond à grande échelle.
Développer et maintenir les pipelines d'entraînement sur infrastructures HPC et GPU.
Participer à l'intégration et à l'évaluation de modèles de fondation (vision, multimodal, etc.).
Développer et optimiser les systèmes de recherche par similarité fondés sur des représentations vectorielles.
Contribuer au déploiement et à l'exploitation des services d'inférence en production.
Participer à la conception et à l'évolution des API et services logiciels associés aux modèles d'IA.
Assurer la veille technologique sur les avancées récentes en apprentissage profond et en ingénierie des systèmes d'IA.
Collaborer avec les chercheurs, doctorants et post-doctorants de l'équipe pour transférer les avancées méthodologiques vers les systèmes opérationnels.
Compétences
Formation Bac +5, école d'ingénieur ou doctorat en informatique, intelligence artificielle, apprentissage automatique ou domaine connexe.
Première expérience significative dans le développement de modèles d'apprentissage profond ou dans l'ingénierie de systèmes d'IA.
Une expérience de plusieurs années dans un environnement de recherche ou industriel est appréciée.
Avantages
- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
- Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
- Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des oeuvres sociales d'Inria)
- Accès à la formation professionnelle
- Sécurité sociale
Rémunération
A partir de 2692 €brut mensuel (selon diplôme et expérience)
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A propos d'Inria
Inria est l'institut national de recherche dédié aux sciences et technologies du numérique. Il emploie 2600 personnes. Ses 215 équipes-projets agiles, en général communes avec des partenaires académiques, impliquent plus de 3900 scientifiques pour relever les défis du numérique, souvent à l'interface d'autres disciplines. L'institut fait appel à de nombreux talents dans plus d'une quarantaine de métiers différents. 900 personnels d'appui à la recherche et à l'innovation contribuent à faire émerger et grandir des projets scientifiques ou entrepreneuriaux qui impactent le monde. Inria travaille avec de nombreuses entreprises et a accompagné la création de plus de 200 start-up. L'institut s'eorce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.
Publiée le 07/07/2026 - Réf : 72d29e3e96f01a6c2acd9a7f2f999f46