Missions

• En tant qu’ingénieur logiciel chargé de l’implémentation et du déploiement de notre plateforme, vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire.
L’objectif est de développer une plateforme logicielle pour l’analyse et l’évaluation des codes de Machine Learning (ML) et pour l’utilisation ou la construction de Large Language Models (LLMs), avec une attention particulière portée à l’évaluation de l’adhérence aux propriétés FATES (Fairness, Accountability, Transparency, Ethics, Safety).
• Votre mission principale sera de concevoir, mettre en œuvre et déployer une architecture opérationnelle permettant le profilage, l’évaluation et l’extraction de connaissances à partir de codes ML, en intégrant les développements de l’équipe et en facilitant leur mise en production. Cette plateforme devra être rendue accessible à des utilisateurs externes dans un délai d’un an.

Activités

• Développement et opérationnalisation de la plateforme : Développer, maintenir et exploiter la plateforme logicielle d’analyse de codes ML/LLM, en garantissant sa fonctionnalité, sa scalabilité et son ouverture à des utilisateurs externes.
• Intégration de composants : Intégrer les composants et outils logiciels développés par les autres membres de l’équipe dans une architecture opérationnelle unifiée.
• Intégration d’outils et déploiement : Mettre en œuvre et gérer des outils de suivi (par ex. Weights & Biases) et assurer le déploiement fluide de la plateforme sur des dépôts communautaires tels que Hugging Face.
• Analyse et évaluation de codes : Explorer et traiter de larges corpus de codes ML/LLM afin d’identifier des pratiques, des anomalies et des schémas récurrents liés aux propriétés FATES.
• Collaboration et encadrement : Travailler en étroite collaboration avec des chercheurs, doctorants et ingénieurs dans un environnement pluridisciplinaire, et encadrer des stagiaires impliqués dans le projet

Compétences

• Techniques :
• Solide connaissance des architectures web.
• Maîtrise de Python ; familiarité avec React et le Machine Learning appréciée.
• Une expérience avec les approches de type Retrieval-Augmented Generation (RAG) ou similaires constitue un atout.
• Qualités personnelles :
• Rigueur, autonomie et proactivité.
• Forte motivation pour apprendre et s’adapter.
• Capacité à travailler efficacement au sein d’une équipe de recherche pluridisciplinaire.

Contexte de travail

• Vous rejoindrez une équipe de recherche du CNRS en étroite collaboration avec l’INRIA, regroupant des professeurs, des ingénieurs de recherche et des doctorants.
• Le poste offre un environnement stimulant avec une forte visibilité nationale et internationale, incluant des collaborations avec des équipes de recherche à Toulouse, Lille et Hamilton (Canada).

Contraintes et risques

Expérience souhaitée :
• Formation : Diplôme de Master en informatique, génie logiciel, ou dans un domaine connexe.
• Expérience : Une expérience en développement logiciel ou en DevOps serait un plus.
• Compétences techniques : Une bonne connaissance de Python et des architectures web est requise. Une familiarité avec React et les outils de Machine Learning serait très appréciée.
• Profil : Le poste est ouvert aux candidats ayant une forte motivation et un désir d'apprendre et de monter en compétence sur des sujets de pointe.