Ingénieur·e Data & IA H/F - 75

L'ingénieur·e Data & IA est placé·e sous l'autorité du DSI adjoint, responsable de l'unité Infrastructure au sein de la Direction du Système d'Information et des Ressources Numériques, composée de 33 agents répartis en quatre unités.

Il/elle joue un rôle central dans le déploiement, le développement, l'administration et le maintien d'un cluster de calcul et de serveurs de données, ainsi que de solutions d'IA souveraines intégrées au système d'information de l'Inalco. Il/elle garantit le bon fonctionnement des infrastructures dédiées au traitement des données massives et aux solutions d'intelligence artificielle.

Attentif·ve aux enjeux de sobriété numérique, il/elle met en oeuvre des pratiques responsables, notamment l'optimisation des ressources de stockage et de calcul afin de réduire la consommation énergétique. Il/elle travaille en étroite collaboration avec l'équipe infrastructure de la DSIRN.

L'ingénieur.e Data & IA apportera son expertise dans des programmes de recherche pilotés par l'Inalco tels que :
- Living Lab : Création d'un laboratoire d'innovation pédagogique dédié à la production de ressources pédagogiques et de formations aréales et linguistiques axées sur l'IA et le traitement des données numériques.
- Programme DECRIPT : decript-ami-shs
- Programme LaCAS :
Il/elle sera amené(e) à travailler avec le référent IA de l'Inalco, des chercheurs, enseignants c

1. IA / DATA SCIENCE / ARCHITECTURE TECHNIQUE

- Concevoir et déployer un projet d'architecture IA adossé à un cluster de calcul.
- Proposer les outils et l'infrastructure pour la réalisation du projet.
- Concevoir et déployer un projet d'architecture de gestion de données massives.
- Élaborer une solution technique de collecte et de traitement de données massives.
- Gérer le cycle de vie des solutions mises en place et des données sources.
- Piloter le développement et le rafraîchissement d'applicatifs utilisant des briques d'IA.
- Analyser les risques juridiques de l'exploitation des données produites.

2. PILOTAGE

- Piloter le projet de solutions IA.
- Piloter le projet de gestion de données massives.
- Articuler les itérations entre besoins et propositions des acteurs, techniques et métiers.
- Appréhender l'environnement professionnel des utilisateurs et identifier clairement leurs besoins.
- Piloter et coordonner le déploiement de l'architecture IA en relation étroite avec les acteurs et partenaires des projets retenus.
- Production de supports formatifs autour des modalités et risques liés à l'utilisation de l'IA.

COMPÉTENCES TECHNIQUES

- Maîtrise des technologies du Big Data permettant le traitement et la manipulation de données.
- Maîtrise de langages informatiques (Python, scripting shell...).
- Maîtrise des systèmes d'exploitation et des solutions de base de données.
- Connaissances du hardware pour l'IA et des architectures GPU.
- Connaissances en machine learning et data science.
- Connaissances en LLMs (modèles de langues).
- Détecter et diagnostiquer les problèmes systèmes et réseaux.
- Situer le niveau d'intervention et hiérarchiser les priorités.
- Maîtrise de l'anglais technique.

COMPÉTENCES GENERALES ET SAVOIR-FAIRE

- Connaissances de l'organisation et du fonctionnement du système de l'enseignement supérieur et de la recherche.
- Travailler en équipe (partager l'information, animer, communiquer et collaborer).
- Être force de propositions, assumer la responsabilité de projets.
- Gérer les relations avec les utilisateurs (écoute, dialogue), bon relationnel.
- Autonomie.
- Maîtrise des bonnes pratiques liées à la cyber sécurité.
- Connaissances du gestionnaire de versions git.
- Maitrise de l'utilisation d'une forge logicielle GitLab.
- Connaissances des référentiels de bonnes pratiques (ITIL, Agile).
- Maîtrise des concepts et des techniques d'architecture des systèmes et des réseaux.
- Connaissances des tendances scientifiques et technologiques autour de l'IA.

Relationnel :

Disponibilité, sens de l'écoute et de l'accueil, sens des relations humaines (capacité à travailler avec des interlocuteurs différents).

Savoir-être:

- Excellente capacité à travailler en équipe.
- Savoir rendre compte efficacement.
- Flexibilité et adaptabilité à l'évolution des activités selon les contraintes
- Fort intérêt pour l'Enseignement supérieur et la Recherche.
- Réactivité, rigueur, fiabilité
- Sens du service public et de la discrétion.

Savoir-faire:
Sens de l'organisation