Royaume-Uni
Pharo Management
Materiom
Ingénieur IA
Royaume-Uni
London, England, United Kingdom
PythonAWSGCP
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Contrat : Temps plein, CDI
Lieu : Hybride (bureau de Londres)
Niveau : 2-4 ans d'expérience professionnelle
Salaire : £70K+ selon expérience
À propos de Materiom
La mission de Materiom est de créer un monde où les matériaux régénèrent la nature et soutiennent la santé humaine. Nous poursuivons cet objectif en développant des outils de données et d'IA qui aident à découvrir des alternatives naturelles pour l'emballage, les textiles et l'environnement bâti. Nous accompagnons les innovateurs du monde entier pour commercialiser ces nouveaux matériaux.
Nous sommes une équipe interdisciplinaire réunissant l'ingénierie des matériaux, la science computationnelle des matériaux, l'ingénierie IA/ML et l'innovation commerciale. En 2026, nous sommes à un tournant : grâce à une IA avancée et un laboratoire autonome, nous accélérons la découverte de matériaux naturels et soutenons les innovateurs dans tout le secteur.
Le poste
Il s'agit d'un poste à fort impact avec la possibilité d'appliquer une IA/ML de pointe à l'un des plus grands défis mondiaux. Nous recherchons un ingénieur IA de niveau intermédiaire pour travailler à l'intersection du ML appliqué et de l'IA appliquée ; quelqu'un qui est aussi à l'aise dans le développement de modèles prédictifs sur des données scientifiques structurées que dans la création d'outils basés sur LLM et de flux de travail agentiques.
Vos missions
Vous travaillerez au sein de notre équipe technique pour contribuer à deux flux de travail principaux :
- Modélisation prédictive et apprentissage de représentations : contribuer au développement et à l'opérationnalisation de modèles de ML qui apprennent l'espace de conception des polymères naturels, multi-objectifs et à haute dimension.
- Systèmes agentiques de découverte de matériaux : contribuer au développement et à l'évaluation de systèmes agentiques pour la découverte scientifique, en interagissant avec les modèles, les capacités de simulation et les laboratoires autonomes internes et externes de Materiom.
Modélisation ML
- Concevoir, construire et déployer des modèles de ML de prédiction structure-propriété de formulations biosourcées à partir de données expérimentales, in-silico et extraites de la littérature. Dans le but d'obtenir un modèle de base qui se généralise à travers les systèmes de matériaux.
- Mener des expériences rigoureuses pour comparer les approches de modélisation, interpréter clairement les résultats et itérer vers les objectifs de qualité.
- Quantifier le niveau de confiance des modèles dans leurs prédictions et l'utiliser pour décider quelles expériences ou simulations mener ensuite.
- Travailler avec des scientifiques des matériaux pour définir de nouvelles caractéristiques et propriétés cibles, des normes de données et des critères de succès pour chaque modèle.
Agents pour la découverte de matériaux
- Contribuer à la pile agentique de Materiom pour la découverte scientifique, allant de la génération d'hypothèses à la fermeture de la boucle avec le SDL et le moteur de simulation de Materiom.
- Construire des interfaces d'outils, telles que des serveurs MCP, qui donnent aux scientifiques et aux agents un accès structuré aux ressources internes et externes telles que les bases de données, les modèles prédictifs, le moteur de simulation et les instruments de laboratoire de Materiom.
- Suivre les développements de l'IA pour la science et la recherche agentique, et prototyper des méthodes prometteuses par rapport aux cas d'utilisation de Materiom.
MLOps
- Développer, exploiter et maintenir des flux de travail pour l'extraction de données, l'entraînement et l'évaluation de modèles, ainsi que des flux d'orchestration avec les équipements de laboratoire et les partenaires.
- Contribuer aux meilleures pratiques de LLMOps et MLOps, y compris le versioning, le monitoring, l'évaluation, et l'optimisation des coûts/qualité.
- Déployer des outils basés sur l'IA/ML auprès des partenaires de projet, des utilisateurs pilotes et au-delà afin de recueillir les retours des utilisateurs.
Collaboration interne et externe
- Communiquer efficacement des concepts et résultats techniques complexes à des publics multidisciplinaires.
- Travailler en étroite collaboration au sein de l'équipe technique et rester à l'écoute des priorités produit et scientifiques, en les traduisant en travaux techniques bien définis.
Profil recherché
Vous avez besoin de :
- Un réel enthousiasme pour le potentiel de transformation du secteur des matériaux grâce à la découverte de matériaux assistée par l'IA et à des alternatives biosourcées révolutionnaires.
- Une base solide dans les fondamentaux du ML : apprentissage statistique, réseaux de neurones, optimisation, sélection et validation de modèles, estimation de l'incertitude, et travail avec des jeux de données petits, bruités ou déséquilibrés.
- Une expérience pratique du développement de systèmes basés sur le ML de bout en bout, de la curation, collecte et préparation des données au choix du modèle et au réglage des hyperparamètres, jusqu'au déploiement du modèle. Vous avez de l'expérience avec PyTorch, scikit-learn, MLFlow, etc.
- Une expérience pratique de la construction d'agents basés sur LLM, en les améliorant grâce à une évaluation basée sur des métriques, idéalement incluant des boucles de recherche où les agents proposent, exécutent et évaluent des expériences pour optimiser les performances des agents ou développer des modèles de ML. Vous avez de l'expérience avec, par exemple, PydanticAI, CrewAI, Google ADK, etc.
- Une familiarité avec au moins une technique avancée de deep learning telle que l'apprentissage géométrique (GNN équivariants), les techniques spatio-temporelles (SSM, ODE neuronales), les modèles du monde (JEPA, modèles de dynamique latente), la modélisation du langage (LM chimiques et protéiques), les modèles de diffusion ou les réseaux de neurones informés par la physique (PINN).
- Un Master dans un domaine technique (par exemple, informatique, intelligence artificielle, Machine Learning), plus 2 à 4 ans d'expérience professionnelle dans un environnement de startup IA.
- De solides compétences en Python et de bonnes habitudes d'ingénierie logicielle : contrôle de version, tests, pipelines reproductibles.
- Une familiarité avec une plateforme cloud majeure (par exemple GCP, AWS).
- Une expérience de travail dans un environnement qui se transpose bien à celui d'une petite startup. Vous faites preuve d'une grande autonomie et d'initiative dans un environnement ambigu. Vous prospérez en faisant avancer les choses sans avoir besoin que tout soit défini à l'avance.
Utile mais non requis
- Maîtrise de la mise à disposition d'artefacts centrés sur le ML/IA auprès des utilisateurs pour obtenir des retours concrets.
- Expérience avec l'apprentissage actif ou les flux de travail d'expérimentation en boucle fermée.
- Familiarité avec les données scientifiques issues de la chimie, de la science des matériaux ou de domaines adjacents.
- Expérience avec des frameworks open-source pertinents.
- Contexte ou curiosité réelle pour les matériaux biosourcés ou la durabilité.
Ce que nous offrons
Materiom est une startup axée sur l'impact, offrant un environnement favorable et flexible où vous pouvez piloter l'accélération des matériaux à impact positif en utilisant une technologie de pointe. Nos avantages incluent :
- Salaire compétitif : Une fourchette de salaire annuel de £70K+, en fonction de votre expérience et de votre expertise.
- Bonus annuels : Éligibilité à des bonus basés sur la performance pour récompenser vos contributions au succès de l'entreprise.
- Congés payés généreux : 30 jours de congés payés par an pour les postes à temps plein (ajustés au prorata pour les postes à temps partiel), en plus de tous les jours fériés au Royaume-Uni.
- Subventions pour l'apprentissage et le mentorat : Un budget individuel annuel dédié au développement de vos compétences techniques et relationnelles.
- Soutien aux déplacements : Accès à un programme Bike2Work pour soutenir les déplacements durables.
- Travail hybride flexible : Un programme très flexible qui inclut des jours hebdomadaires au bureau (Londres) et à domicile, ainsi que des options pour le travail à distance temporaire.
- Retraites internationales : Des retraites d'entreprise régulières, souvent organisées dans des lieux internationaux, pour renforcer les liens et célébrer les progrès.
- Culture d'équipe collaborative : Notre culture est définie par une collaboration interdisciplinaire profonde, vous offrant l'opportunité passionnante de travailler à l'intersection de la science des matériaux et de l'IA pour avoir un impact positif sur les personnes et la planète.
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