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R&D Data Scientist – IA Research Engineer en portage salarial
L’IA Research Engineer est l’architecte qui transforme la recherche théorique en solutions technologiques de rupture. Contrairement à un Data Scientist classique, il intervient sur la conception même des modèles : il développe de nouveaux algorithmes, optimise les réseaux de neurones profonds et repousse les limites de l’état de l’art. Il possède cette double culture rare : la rigueur mathématique du chercheur et l’efficacité technique de l’ingénieur de haut niveau.
Ce profil est un atout stratégique pour les entreprises investissant dans l’innovation (DeepTech, Santé, Défense). Le portage lui permet de mener des missions de R&D complexes tout en sécurisant son statut social et en permettant à ses clients de bénéficier de son expertise sans embauche permanente.
Sommaire
Niveau minimum d'accès : Ecole d'ingéSalaire moyen (TJM): 1100Statut : Salarié porté
Synonymes : Ingénieur de Recherche en IA, Machine Learning Research Engineer, Deep Learning Engineer, Chercheur en IA appliquée.
Secteurs professionnels : Laboratoires de R&D privés, Startups DeepTech, Industrie aéronautique, Fintech, Biotechnologies.
Centres d’intérêt : J’invente des architectures de modèles inédites (Transformers, GANs, etc.); Je résous des problèmes mathématiques complexes pour optimiser les performances.; Je déploie des algorithmes de pointe sur des infrastructures de calcul massives.
Le métier du R&D data scientist et IA research engineer
Recherche et Développement :
Veille active sur les publications (ArXiv, conférences NeurIPS/ICML) pour adapter les dernières découvertes aux besoins du projet.
Prototypage de Modèles :
Création et entraînement de modèles de Deep Learning sur mesure (NLP, Computer Vision, Séries Temporelles).
Optimisation Algorithmique :
Amélioration de la vitesse, de la précision et de la consommation énergétique des modèles pour une utilisation réelle.
Compétences requises
Softskills
- Disséquer un problème complexe pour en extraire une solution mathématique.
- Savoir expliquer des algorithmes « boîte noire » à des non-experts.
- Suivre une méthodologie de test stricte pour garantir la fiabilité des résultats.
- Passion pour l’innovation et l’apprentissage continu des nouveaux modèles d’IA.
Hardskills
- Mathématiques appliquées : Expertise en algèbre linéaire, probabilités, statistiques et optimisation convexe.
- Deep Learning & ML : Maîtrise experte des frameworks de recherche comme PyTorch, TensorFlow ou JAX.
- Programmation performante : Code robuste en Python, C++ ou Julia, adapté au calcul intensif.
- Environnement Cloud & GPU : Gestion des entraînements sur clusters GPU (CUDA) et Cloud (AWS, GCP, Azure).
+ D’INFO
Vous souhaitez devenir R&D data scientist / IA research engineer indépendant ?
Compléter les informations suivantes pour être tenu informé de l’actualité du métier, diplôme, TJM … et être contacté par un expert pour vous accompagner dans votre projet.
Les études / diplôme nécessaires
Les diplômes les plus courants :
- Diplôme d’Ingénieur Généraliste : Écoles de rang A (Mines ParisTech, Télécom Paris, Polytechnique, Ponts, CentraleSupélec).
- Masters Spécialisés : Master MVA (Mathématiques, Vision, Apprentissage), Master IASD (IA, Systèmes, Données).
Autres diplômes et certifications professionnelles possibles
- Master Recherche en Mathématiques Appliquées ou Intelligence Artificielle.
- Doctorat (PhD) : En Machine Learning, Deep Learning ou Informatique théorique (un atout majeur pour la R&D).
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Certifications :
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Certifications NVIDIA Deep Learning Institute,
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Google Professional ML Engineer,
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TensorFlow Developer.
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Emploi et secteur
Évolutions possibles
Le consultant peut évoluer vers les postes de Head of AI, Chief Technology Officer (CTO) ou Principal AI Scientist.
Secteurs d’emploi possible
Aéronautique & Défense
Systèmes autonomes, traitement d’images satellites et aide à la décision.
Santé & MedTech
Analyse de données génomiques et imagerie médicale assistée par IA.
Finance & Trading
Modèles prédictifs haute fréquence et détection de signaux faibles
Énergie
Optimisation de la consommation (Smart Grids) et maintenance prédictive d’infrastructures.
Automobile
Perception et planification pour le véhicule autonome.
E-commerce
Moteurs de recommandation avancés et recherche sémantique.
Cyber-sécurité
Détection d’intrusions et analyse de comportements anormaux.
Télécoms
Optimisation des réseaux via le Deep Learning (5G/6G).
Robotique
Apprentissage par renforcement pour le contrôle de bras articulés ou drones.
Luxe & Retail
Analyse prédictive des tendances et personnalisation client extrême.
Environnement
Modélisation du climat et analyse d’impact environnemental.
Industrie 4.0
Contrôle qualité visuel automatisé sur les lignes de production.
Salaire TJM ( taux journalier moyen)
TJM moyen : 1100€ / jour
TJM par jour > min 350€/ max 2000€ par jour
* variable en fonction du lieu d’exercice, du statut.
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