Ingénieur R&D en Machine Learning

Notre entreprise

Au cœur de la technologie, un procédé de NLP neuro-mimétique permet à notre technologie de se figurer un message comme le ferait un cerveau humain, lui permettant de comprendre et traiter les millions d’interactions – écrites et vocales – entre une entreprise, ses collaborateurs, et ses clients.

Plus globalement, notre solution repose sur plusieurs modèles d’IA, internes ou externes :

• Langue : modèle interne OWI appelé « dictionnaire »
• Contexte métier (spécifique à chaque cas d’usage) : modèle interne OWI appelé « plan d’analyse »
• Gestion des connaissances et conduite de conversation : modèle interne OWI appelé « Agent Knowledge Base »
• IA Générative (externe) : grâce au « Retrieval Augmented Generation », nous rendons les LLM fiables, et encore plus faciles à exploiter
• Analyse de documents (externe)
• Transcription de la voix (externe)
• Traduction automatique (externe)
• Anonymisation (semi interne, issue de notre partenariat avec EDF)
• …

Autre particularité, liée à nos valeurs : notre IA est citoyenne et responsable, c’est-à-dire

• Optimisée techniquement pour réduire la consommation d’énergie et apporter les meilleurs temps de réponses
• Protectrice des données personnelles : grâce à une approche Devops innovante, chaque client dispose d’un environnement étanche et sécurisé
• Explicable et supervisée : grâce à un très fort investissement « FullStack en IA », chaque choix de notre IA est explicable, et chaque apprentissage est supervisé et modifiable par un administrateur
• Ouverte : nous basculons progressivement l’ensemble de notre solution en open source

Nos valeurs

- Ambition : vous avez le goût du challenge, l’envie de prendre des risques et une grande capacité à vous dépasser chaque jour et à sortir de votre zone de confort. OWI vous permettra de découvrir de nouveaux horizons IA/IT et de travailler dans une atmosphère stimulante intellectuellement.

- Sens du résultat : vous êtes concentré sur vos objectifs, vous pensez utile et concret. Vous savez privilégier la réalité et l’approche terrain. Nous vous aiderons à devenir un expert dans votre domaine.

- Solidarité : vous intégrez une structure à taille humaine où règnent bonne humeur, convivialité, et entraide. Nous vous aiderons à développer votre potentiel, à apprendre, à progresser, et à nous faire tous progresser.

- Impact : vous êtes sensible à la RSE et vous nous soutiendrez dans nos actions visant à préserver l’environnement et la diversité.

Au sein d’une équipe R&D de haut niveau, vous prenez en charge des recherches, des conceptions et des chantiers d’évolution de nos logiciels sur des volets variés : modélisation du langage par schémas de comportement, modélisation du dialogue sous forme d’une machine de Turing, machine learning supervisé composite (Transformer, Reinforcement Learning , Inductive logic programming…)

En tant qu’Ingénieur R&D en Machine Learning, vous devez être passionné à la fois par l’algorithmique et les systèmes complexes, et motivé pour maîtriser les démarches d’industrialisation du logiciel, afin d’apporter dans nos solutions toute la valeur de l’IA.

Pour ce faire, vous devrez :

• Vous tenir informé de l’actualité IA et Tech pour proposer de nouveaux algorithmes et de nouvelles technologies
• Rédiger les spécifications, concevoir les architectures logicielles et les algorithmes, et réaliser les développements selon une approche agile
• Participer à l’élaboration et à l’évolution de nos API et web services
• Contribuer à notre programme Open Source et promouvoir notre technologie auprès des communauté technologiques

• Ingénieur en Informatique, Docteur ou Doctorant
• Un début d’expertise en machine learning
• Une bonne maîtrise de C++ et Python et des architectures multi-thread / multi-processus
• Passionné par l’innovation, et soucieux d’associer Recherche et Développement de solutions concrètes et performantes
• … Mais nous recherchons avant tout des talents et des personnalités !

1. S'approprier les démarches et outils de R&D de notre équipe, et être capable d'accompagner la montée en compétences de futures nouvelles recrues

2. Maîtriser au moins un des domaines "ML" de la solution (ex : UTML pour User Tu Machine Learning, ou IP pour Improvement Proposal...)

3. Avoir pris en charge un programme innovant (ex : IA générative augmentée par les conseillers)