Offre d’emploi

Publiée le 11/08/2026

Domaine / Métier : Numérique/Responsable d’études SI
Nature de l’emploi : Emploi ouvert uniquement aux contractuels
Description du poste :
Dans le cadre de cette dernière séquence du projet de recherche, l’ingénieur d’études, sous la responsabilité d’un expert responsable du projet, sera en charge de l’industrialisation du prototype dans l’écosystème technique de la BnF. Pour cela, l’ingénieur d’études :
• Contribue au déploiement des modèles constituant le prototype / pipeline sur les systèmes informatiques de la BnF ;
• Modélise les flux de fichiers entrants et sortants du pipeline ;
• Conçoit et implémente une architecture dédiée, et package le code selon une approche pré-production ;
• Met en place les tests nécessaires ;
• Travaille sur la conversion des exports (JSON) du pipeline en fichiers ALTO et METS, qui sont les formats traditionnellement exploités et archivés par la BnF ;
• Développe des outils de contrôle qualité du workflow mis en place, et évalue la pertinence des informations générées par les modèles ;
• Rédige la documentation technique afférente au prototype (manuel d’installation, DAT,…) ;
• Rédige un rapport final, à destination de l’ANR et du consortium du projet, sur l’utilisabilité du pipeline à l’échelle de collections variées et massives.

• Excellentes pratiques du développement Python (objet, fonctionnel, scripting, API, workflows) appliquées au traitement de données documentaires et modèles de machine learning ;
• Expériences significatives dans le domaine du traitement de données documentaires massives (JSON, XML, formats et protocoles spécifiques, segmentation/océrisation, ALTO, METS), idéalement dans le domaine de la presse ;
• Maîtrise des environnements systèmes (Linux/Windows) et langages shell (bash) ;
• Capacité à tester et sécuriser son code ;
• Capacité à conceptualiser une architecture de traitement et la documenter dans des documentations spécifiques (DAT, schémas d’architecture,…) ;
• Capacité à documenter son code et ses environnements ;
• Connaissances théoriques sur le machine learning (principes de base);
• Capacités rédactionnelles, rigueur scientifique et esprit de synthèse ;
• Aisance relationnelle ;
• Capacité à rendre compte de son travail.

Compétences souhaitées
• Connaissances en ingénierie des modèles de machine learning (packaging et modularisation, FastAPI, OpenAPI,…), gestion des services, serveurs et infrastructures associés (vLLM, Ollama), logiques d’orchestration de jobs (Apache Airflow) ;
• Connaissances sur le monitoring (MLFlow) et la télémétrie spécifique de modèles de machine learning;
• Capacité à anticiper et apporter des solutions aux problématiques techniques (problème de charge, estimation de ressources de calcul, parallélisation et mise à l’échelle des ressources…) ;
• Capacité à concevoir, implémenter et améliorer des politiques d’évaluation qualitatives et quantitatives de modèles (mesures, comparatifs quantifiés de modèles et pipelines techniques) ;
• Pratiques éprouvées de la mise en production (CI/CD, versionnage de code selon des standards industriels, gestion des montées de version, release management) ;
• Connaissance des enjeux numériques des institutions patrimoniales.
Géolocalisation du poste : Quai François Mauriac, 75013 Paris, France

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