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Ingénieur(e) Recherche – Reinforcement Learning & IA Agentique (f/m/div.)

Bosch Group · Renningen

Unbefristet Hybrid Senior de
Reinforcement Learning Deep Learning Python PyTorch TensorFlow Ray RLlib OpenAI Gym Stable-Baselines3 Modèles multimodaux Large Language Models Multi-agent Systems Safe RL Offline RL Model-based RL Data Engineering GPU/TPU Computing Cloud (AWS, Azure) CI/CD Git Publication scientifique Agile/Scrum Anglais professionnel

Descripcion del puesto

Rejoignez le Bosch Group, leader mondial de l’ingénierie et des technologies, en tant qu’Ingénieur(e) Recherche spécialisé(e) en apprentissage par renforcement (RL) et IA agentique. Vous intégrerez le centre d’excellence IA de Bosch, basé à Renningen (Allemagne), et contribuerez à la création de solutions d’intelligence artificielle de prochaine génération pour des domaines stratégiques tels que la conduite automatisée, la domotique, la gestion énergétique et la fabrication avancée. **Missions principales** - Concevoir, développer et déployer des architectures IA hybrides combinant RL, modèles multimodaux et IA agentique, capables d’opérer en temps réel sur les plateformes produit Bosch. - Entraîner, fine‑tuner et aligner de grands modèles multimodaux (vision‑langage, audio‑texte, etc.) afin de répondre aux exigences de robustesse, de sécurité et de conformité du secteur automobile et industriel. - Piloter des projets de recherche à fort impact, depuis la définition du problème jusqu’à la mise en production de MVP (Minimum Viable Product) en collaboration étroite avec les équipes produit, les data scientists et les ingénieurs systèmes. - Améliorer les algorithmes de RL sûr, hors‑ligne et multi‑agents, en intégrant les dernières avancées scientifiques (model‑based RL, offline RL, safe RL, curriculum learning, etc.). - Publier les résultats dans des conférences de référence (NeurIPS, ICML, ICLR, RSS) et contribuer activement à la communauté open‑source (GitHub, arXiv, forums spécialisés). - Assurer la veille technologique, proposer des prototypes innovants et participer à la définition de la feuille de route IA du groupe. **Profil recherché** - Doctorat (PhD) ou Master + 5 ans d’expérience démontrée en recherche appliquée sur le RL, les systèmes multi‑agents ou les modèles multimodaux. - Maîtrise avancée de Python et des frameworks deep learning (PyTorch, TensorFlow) ainsi que des bibliothèques RL (Ray RLlib, OpenAI Gym, Stable‑Baselines3). - Expérience solide dans le training de modèles à grande échelle (GPU/TPU, pipelines de données, optimisation distribuée). - Connaissances approfondies en sécurité de l’IA, alignement de modèles, et évaluation de performances hors‑ligne. - Capacité à travailler en mode agile, à communiquer clairement les résultats techniques à des interlocuteurs non‑spécialistes et à publier dans des revues scientifiques. - Anglais courant indispensable; la maîtrise du français ou de l’allemand constitue un atout. **Ce que nous offrons** - Un environnement de travail stimulant au sein d’une multinationale innovante, avec des équipes multidisciplinaires et une culture de l’excellence. - Un package salarial compétitif, complété par des bonus liés aux performances et aux publications. - Des possibilités de formation continue (cours, certifications, participation à des conférences internationales). - Un mode de travail hybride (3 jours sur site, 2 jours en remote) favorisant l’équilibre vie professionnelle / personnelle. - Des installations de pointe (laboratoires IA, serveurs GPU, espaces de coworking) et un accès à des ressources cloud (AWS, Azure). - Un programme de mobilité interne permettant d’évoluer vers d’autres divisions du groupe Bosch à l’échelle mondiale. Vous êtes passionné(e) par la recherche appliquée, désireux(se) de transformer les avancées scientifiques en solutions concrètes et prêt(e) à relever les défis de l’IA du futur ? Postulez dès maintenant et participez à la construction de la prochaine génération de produits intelligents chez Bosch.

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Le contrat proposé est un Unbefristet basé à Renningen.
Source : ats:smartrecruiters

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