Quantmetry est le cabinet de conseil de référence en intelligence artificielle, pionnier, pure Player et indépendant depuis sa création en 2011. Animés par la volonté de proposer une gouvernance de la data supérieure et des solutions d’intelligence artificielle à l’état de l’art, les 120 collaborateurs et chercheurs-consultants de Quantmetry mettent leur passion au service des entreprises de tous secteurs pour des résultats business impactants.
Nos réalisations tournent autour de thématiques telles que :
Industrie 4.0 : maintenant prédictive, suivi de la qualité de production… Détection de fraude : mais également de corruption, de blanchiment d’argent… Supply Chain : optimisation de stocks, prédiction de ventes, optimisation de tournées… Connaissance client : segmentation client, détection de churn, scoring client…Très active au sein de la communauté Data et IA de Paris, Quantmetry est également connue pour ses projets de veille et de R&D, ainsi que pour des initiatives telles que DataJob -le salon des métiers de la Data- ainsi que les meet-ups Paris Data Ladies et AI Engineering.
**Contexte**
Quantmetry se positionne depuis plusieurs années comme pionnier sur des sujets d'Intelligence Artificielle nécessitant une forte composante R&D. Afin de satisfaire au mieux les besoins de ses clients, Quantmetry se structure autour de pôles d’expertises, et en particulier le pôle RAI (Reliable AI), ou IA de confiance.
En effet, l’intelligence artificielle (IA) est à un moment charnière de son développement : elle a démontré ses performances et convaincu de son potentiel à résoudre de nombreux problèmes, mais elle est exposée à des risques de différentes natures (parfois nouveaux) qui sont autant de freins à son déploiement. La nécessité d’identifier, de mesurer et de contrôler ces risques est mis en avant par les acteurs économiques, sociétaux ou institutionnelle : La Commission Européenne avance sur la mise en place d’une législation européenne qui porte cette approche par le risque, en formulant des exigences d’IA de confiance. De manière remarquable, ces exigences ne sont pas vu comme des freins, mais comme des promoteurs du déploiement de l’IA en favorisant l’Innovation et une IA de qualité.
L’Intelligence Artificielle de demain devra être une IA de Confiance. Cette notion de confiance couvre plusieurs dimensions : l’éthique et la gestion des biais, l’incertitude et la robustesse, la frugalité et enfin l’explicabilité. Quantmetry a un engagement fort dans l’IA de Confiance, acquis et démontré par une longue expérience de missions et d’audits des Intelligences Artificielles. Quantmetry a publié un livre blanc sur l’IA de confiance en 2021 et vient d’intégrer le consortium confiance.ai, pilier technologique du Grand Défi « Sécuriser, certifier et fiabiliser les systèmes fondés sur l’intelligence artificielle » lancé par l’État.
La thématique R&D développée dans le cadre de ce poste est celle de l’IA explicable, qui est au cœur des propositions de réglementations européennes, à travers des cas d’usages « critiques ». L’objectif est de fournir les méthodologies et les outils permettant de rendre intelligible et interprétable les décisions et le fonctionnement d’algorithmes performants mais complexes, considérés comme « Black-Box » ; par opposition à des modèles interprétables par nature (appelés « Glass-Box »).
Cette mission sur l’explicabilité des modèles IA se déroule dans le cadre du programme “AI for Industry” de la Région Ile de France. Ce projet R&D est une collaboration entre le laboratoire d’IA de Quantmetry – le Quantlab – et ses partenaires industriels et académiques, et vise au développement de nouveaux outils et usages de l'IA pour ses partenaires et ses clients.
**Mission**
Le jeune docteur rejoindra l’équipe Quantmetry en tant que Data Scientist, et travaillera pendant les 6 premiers mois sur le projet R&D SimAI dont les objectifs consistent à développer des applications d‘Intelligence Artificielle répondant aux enjeux de la certification des modèles d’IA. Il évoluera vers des missions de conseil s’appuyant sur les travaux de recherche effectué au sein du QuantLab.
Le docteur participera aux travaux de veille sur les méthodes d’explicabilité (Blackbox, Glassbox, …). Il contribuera à la conception, l’implémentation et les tests de différentes approches, aussi bien sur les aspects algorithmiques que logiciels. Il sera amené à développer de nouvelles méthodologies, à communiquer ses travaux auprès de différentes communautés (data scientist, ingénieur, opérationnel, commercial, etc.), à réaliser des publications scientifiques pour garantir et diffuser la qualité des travaux scientifiques, et s’impliquer sur les aspects de propriété intellectuelle (brevets).
Nous recherchons un profil avec les critères suivants :
* Le candidat sera nécessairement titulaire d’un **doctorat** en Machine Learning (mathématiques appliquées, informatique, ou discipline quantitative connexe), possédant de bonnes compétences en programmation et en développement logiciel (Python, …).
En complément du Machine Learning, des compétences sur les thématiques IA de confiance (intelligibilité, robustesse, éthique) et principalement sur les méthodes et outils d’explicabilité des modèles seront particulièrement appréciées.Le secteur de la cybersécurité souffre d'une pénurie de talents face aux menaces actuelles. La formation dans le domaine reste la réponse...
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