Ingénieur en data science et IA (H/F)

L'École nationale des ponts et chaussées est un établissement d’enseignement supérieur et de recherche dans le domaine des sciences, des usages et de l’économie pour répondre aux enjeux du développement durable. Sous tutelle du Ministère de la transition écologique et sous statut d’EPSCP (Établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel), ses missions concernent la formation initiale et continue, la recherche, la diffusion des connaissances, le transfert vers les secteurs économiques et l’aide à la création d’entreprises. Ses activités s’inscrivent sur le plan national et international.

Avec un effectif de 500 personnes, elle est principalement organisée autour d’un pôle Enseignement et Recherche (12 laboratoires, 2000 étudiants et 2000 intervenants) et d’un autre pôle regroupant les ressources et les services permettant de mener à bien sa mission première d’enseignement et de recherche.

Depuis sa création en 1747, la plus ancienne école d’ingénieurs ne cesse d’être à la pointe de l’innovation dans l’organisation et le contenu des cursus, en liaison permanente avec une recherche d’un niveau d’excellence reconnu et qu’elle veut porteuse de valorisation.

Depuis 2023, l’école s’inscrit dans une démarche stratégique « Les Ponts Ambition 2030 » pour devenir un centre international de recherche et de formation sur la transition écologique. En juillet 2024, l’ENPC a rejoint l’Institut Polytechnique de Paris en tant qu’établissement composant.

Présentation générale du Co-Innovation Lab :

Les activités de recherche de l’Ecole s’organisent autour de quatre domaines majeurs du développement durable : Gestion des risques des ressources et des milieux, Industrie du futur, Systèmes Ville et mobilité, Economie, usages et société. La recherche développée est portée par 12 laboratoires pour la plupart communs à d’autres acteurs académiques ou économiques, regroupant près de 400 scientifiques permanents et 600 doctorants. La recherche se caractérise par une dynamique d’activités scientifiques équilibrées entre une recherche académique d’excellence et une recherche partenariale avec les entreprises, les organismes publics et les collectivités territoriales.
Pour s’imposer à la pointe d’une recherche innovante et diffuser des solutions nouvelles répondant à des problématiques techniques, sociétales et économiques, l’École dispose également d’un laboratoire de technologies : le Co-Innovation Lab (CIL).

En appui ou en relais des projets de recherche, les missions du CIL sont de décupler la capacité de développement technologique des laboratoires de l’Ecole afin d’en faciliter la diffusion auprès de ses partenaires socio-économiques (entreprises, collectivités, associations, etc.) et ce, en mobilisant des ressources, moyens et compétences technologiques spécifiques (résultats issus de travaux de recherche, expertises et savoir-faire, méthodologies, équipements, portefeuille de propriété intellectuelle, etc.). Le CIL structure une offre à destination des partenaires socio-économiques articulée autour de « portefeuilles de solutions technologiques ». Chaque portefeuille de technologies sera piloté et animé par une équipe technologique dédiée.

Contexte et objectifs : 

L’équipe Data Science for Complex Systems du CIL (CIL/DS-CS) développe des approches de recherche appliquée dédiées à l’analyse, la modélisation et l’exploitation de données issues de systèmes industriels complexes. Ses travaux s’inscrivent à l’interface entre data science, apprentissage automatique et intelligence artificielle, avec une attention particulière portée au passage de la preuve de concept à la mise en œuvre opérationnelle dans des environnements réels.

Rattaché(e) hiérarchiquement au responsable de l’équipe CIL/DS-CS, l’Ingénieur.e en Data Science et IA (H/F) contribuera aux activités de développement technologique et de transfert vers l’industrie, en assurant un rôle central d’interface entre les avancées scientifiques et leur déploiement effectif dans des projets industriels.

Le poste implique une implication forte dans la conception de solutions robustes, leur validation expérimentale et leur mise en production.
 

Activités de recherche et développement :

• Développer des méthodes de data science, de machine learning et d’intelligence artificielle.
• Concevoir et expérimenter des approches appliquées à des données complexes issues de contextes industriels.
• Contribuer aux productions scientifiques associées.

Industrialisation et mise en production :

• Transformer des prototypes de recherche en solutions opérationnelles.
• Concevoir des chaînes de traitement de données fiables et reproductibles.
• Participer au déploiement, à l’évaluation et à l’amélioration continue des solutions en contexte réel.
• Contribuer à la structuration d’architectures logicielles adaptées à l’usage industriel.

Projets collaboratifs et transfert :

• Participer à des projets partenariaux académiques et industriels.
• Assurer l’interface entre équipes de recherche, ingénierie et partenaires métiers.
• Contribuer au montage et à la valorisation de projets de recherche et d’innovation.

Encadrement et diffusion scientifique :

• Encadrer des stages et projets étudiants en lien avec les activités de recherche et de développement.
• Participer ponctuellement à des actions de formation adossées aux travaux de l’équipe.

Poste de catégorie A/A+ (Cadre). Contractuel (CDD 18 à 24 mois) ayant vocation à être pérennisé. Possibilité d’accueil en détachement.

Le poste est ouvert à des candidat(e)s titulaires d’un diplôme d’ingénieur ou d’un doctorat en data science, intelligence artificielle, informatique ou mathématiques appliquées.

Le (la) candidat(e) aura la capacité de s’insérer au sein d’équipes de recherche technologiques multidisciplinaires.
Outre ses capacités à organiser et piloter des structures support, le (la) candidat(e) aura un sens du relationnel et du travail en équipe. Il (elle) se montrera créatif(ve) et inventif(ve). Il (elle) aura à cœur de faire progresser l’École nationale des ponts et chaussées dans le domaine de la recherche et de l’innovation.

Compétences attendues : 

Compétences scientifiques et techniques :

• Maîtrise de la data science et du machine learning.
• Programmation scientifique en Python et traitement de données réelles.
• Expérience dans le développement de solutions logicielles robustes.

Compétences particulièrement recherchées :

• Mise en production de modèles d’IA ou de pipelines de données.
• Intelligence artificielle générative, modèles de langage ou systèmes agentiques.
• Expérience de projets appliqués en environnement industriel.

Compétences transverses :

• Capacité à articuler recherche scientifique et réalisation opérationnelle.
• Autonomie, rigueur et sens de l’ingénierie.
• Aptitude au travail collaboratif avec des partenaires académiques et industriels.
• Excellentes capacités rédactionnelles en français et en anglais.

Ce poste est accessible aux personnes en situation de handicap.