Stage R&D : Génie Logiciel pour l'IA (H/F) à Grenoble

Atos est un leader international de la transformation digitale avec 120 000 collaborateurs dans 73 pays et un chiffre d’affaires annuel de plus de 12 milliards d’euros. Numéro un européen du Cloud, de la Cybersécurité et des supercalculateurs, le Groupe fournit à travers sa Digital Transformation Factory des solutions intégrées de Cloud Hybride Orchestré, Big Data, Applications Métiers et Environnement de Travail Connecté, ainsi que des services transactionnels par l’intermédiaire de Worldline, le leader européen des services de paiement. Grâce à ses technologies de pointe et son expertise marché, Atos accompagne la transformation digitale de ses clients dans tous leurs secteurs d’activités. Partenaire informatique mondial des Jeux Olympiques et Paralympiques, le Groupe exerce ses activités sous les marques Atos, Atos Syntel, Unify et Worldline. Atos est une entreprise cotée sur Euronext Paris et fait partie de l’indice CAC 40.

Contexte
Pour répondre aux nouveaux challenges du High Performance Data Analytics (HPDA) et l’intelligence artificielle (IA), Atos a développé la solution Atos Codex AI Suite. Ils'agit d'une suite logicielle tirant parti des technologies de Big Data, de Machine Learning et de Deep Learning et simplifiant la mise à disposition des environnements logiciels pour l’analyse de données et l’intelligence artificielle sur des plateformes hétérogènes, qu’elles soient de type supercalculateur (HPC), entreprise (Big Data) ou Cloud.
La solution Codex AI Suite est composée de plusieurs éléments :
1. L'orchestrateur, qui permet la gestion du cycle de vie des applications sur un ensemble d’architectures hétérogènes (Cloud privé/public, plateformes HPC, serveurs entreprise, …).
2. Fast ML Engine, un moteur développé par Atos permettant d’accélérer la mise au point de modèles d’apprentissage automatique, notamment de réseaux de neurones profonds en encapsulant à la fois les éléments technologiques, comme l’architecture matérielle sous-jacente et les outils middleware (Framework Deep Learning, …) permettant aux utilisateurs de s’abstraire des problématiques liées aux environnement d’exécution et d’augmenter la productivité des « Data Scientists».
3. La Forge, constitue un ensemble de composants technologiques à disposition des utilisateurs
•    De type Machine Learning, comme les frameworks ML (e.g. Tensorflow), mais aussi les modèles et les datasets
•    De type Big Data Analytics (e.g. la suite Elastic, les distribution Hadoop…)
•    Outils de développement (Jupyter, R, Python…)
•    Mais aussi à des blueprints d’application (templates)
4. Le studio, outil graphique permettant le partage et la mutualisation de briques logicielles entre projets pour la construction d’applications (standard TOSCA). Il intègre également un front-end pour les utilisateurs du moteur FastML Engine, offrant les fonctions de développement de modèles ML/DL.

Aujourd'hui FastMLE permet
•    de créer des expériences, spécifiant l’environnement de développement souhaité, ou en soumettant directement son application encapsulée dans une image container (Docker ou Singularity)
•    de gérer ses données existantes
•    de lancer différents apprentissages de modèles et de les monitorer
•    de récupérer et comparer les résultats
•    de mettre au point son code dans un Notebook comme JupyterLab

Le stage porte sur les Notebooks. Les Notebook comme Jupyter sont largement utilisés par la DataScientists pour développer le code de leurs modèles ML/DL. Aujourd'hui la suite CODEX AI permet à un utilisateur de travailler sur un JupyterLab tournant sur un nœud de l’infrastructure sous-jacente, mais pas encore de lancer ses entraînements sur un cluster à travers FastMLE. Il s'agit ici d'étudier et mettre en oeuvre la connexion entre un notebook et le serveur FastMLE, afin d'avoir accès de façon très simple à un cluster de calcul depuis son Notebook. Une deuxième partie du stage consistera à étudier comment développer un "back end" FastMLE à Kubeflow Fairing.

Dans ce contexte, l'équipe BDSW vous propose d'intégrer l'équipe de développement pour travailler sur la partie FastMLE.

Dès votre arrivée, vous serez intégré au sein de l'équipe agile Scrum et participerez ainsi aux tâches de développement, écriture de documentation et validation ainsi qu'aux différentes phases de la méthode Scrum (daily stand up meetings, revues de backlog, sprint planning meetings, revues de sprint, rétrospectives).

Durant les prochains mois, l'équipe de développement aura de nombreux défis à relever :

• Gérer l’inférence : Une fois le modèle mis au point et entraîné, il s'agit de le déployer en production, i.e. là où il va être utilisé en classification ou régression
• Mode interactif : faciliter l’utilisation de FastMLE à partir de Notebooks comme Jupyter
• Améliorer la gestion des datasets
• Faciliter le travail collaboratif en développant les fonctions de sécurité
• Faire évoluer l’interface graphique de FastMLE (technologie Angular)
• Améliorer le processus d’intégration continue et de test

Profil recherché

De formation supérieure Bac +5 et plus en informatique (Ingénieur, Master, PhD)

Stage d’une durée de 5 à 6 mois

Vous êtes intéressé par les problématiques de création d'applications de Machine Learning

Vous faites preuve de curiosité, d'autonomie et d'esprit d'innovation

Vous connaissez le langage de programmation Go ou avez envie de le découvrir

Vous savez ce qu'est un container, une architecture REST

Vous avez des connaissances générales sur le cloud computing et le HPC 

 Vous pouvez rédiger des documents en anglais

INFORMATIONS ADDITIONNELLES : Chez Atos la diversité est au cœur de notre politique RH. C'est pourquoi Atos a mis en place un accord relatif à l’égalité professionnelle entre les hommes et les femmes. Par ailleurs, nos métiers sont tous accessibles aux personnes en situation de handicap, et ce quelle que soit la nature de leur handicap.