Le CIFOR et l’ICRAF aspirent à un monde plus équitable où les arbres, dans tous les paysages, des zones arides aux régions tropicales humides, contribuent à la préservation de l’environnement et au bien-être de tous. Le CIFOR et l’ICRAF sont des institutions scientifiques à but non lucratif qui produisent et mettent en œuvre des données probantes pour relever les défis les plus urgents d’aujourd’hui, notamment l’insécurité énergétique et les crises climatiques et de la biodiversité. Forts de 65 années d’expérience cumulées, nous avons acquis une connaissance approfondie des forêts et des arbres hors forêts dans les paysages agricoles (agroforesterie). Grâce à une approche multidisciplinaire, nous œuvrons à améliorer les conditions de vie et à protéger et restaurer les écosystèmes. Nos travaux sont axés sur la recherche innovante, les partenariats à fort impact et la concertation avec les parties prenantes sur les politiques et les pratiques bénéfiques aux populations et à la planète. Fondés respectivement en 1993 et 1978, le CIFOR et l’ICRAF sont membres du CGIAR, un partenariat mondial de recherche pour un avenir où la sécurité alimentaire est assurée et qui se consacre à la réduction de la pauvreté, à l’amélioration de la sécurité alimentaire et nutritionnelle et à la gestion durable des ressources naturelles.
Le CIFOR-ICRAF recherche un
Spécialiste des opérations d’apprentissage automatique – CIMMYT
Aperçu
À propos de notre organisation : Le CIMMYT est une organisation internationale de pointe, à but non lucratif, qui s’engage à résoudre dès aujourd’hui les problèmes de demain. Sa mission est d’améliorer la quantité, la qualité et la fiabilité des systèmes de production et des céréales de base telles que le maïs, le blé, le triticale, le sorgho, le millet et les cultures associées, grâce à la science agricole appliquée, notamment dans les pays du Sud, et en établissant des partenariats solides. Cette approche contribue à améliorer les conditions de vie et la résilience de millions d’agriculteurs aux ressources limitées, tout en œuvrant pour un système agroalimentaire plus productif, inclusif et résilient, dans le respect des limites planétaires. Pour plus d’informations, consultez le site : cimmyt.org. Au Kenya, le CIMMYT est hébergé par l’ICRAF (Conseil international pour l’agroforesterie), membre du CGIAR, dont le siège se trouve sur l’avenue des Nations Unies à Nairobi. Nous vous invitons à découvrir le CIMMYT et World Agroforestry en consultant nos sites web : www.cimmyt.org et www.worldagroforestry.org. Le CIMMYT recherche un(e) spécialiste des opérations d’apprentissage automatique (MLOps). Ce(tte) spécialiste aura pour mission de mettre en place et de gérer des opérations d’apprentissage automatique évolutives afin d’assurer le développement, le déploiement et le suivi efficaces des modèles d’IA, en particulier pour le phénotypage numérique et la recherche agricole axée sur les données. Ce poste permettra l’intégration de solutions d’IA basées sur l’imagerie, utilisant des données de drones et de téléphones mobiles, dans les systèmes de production. Il renforcera également la collaboration entre les centres du CGIAR en standardisant les pratiques et l’infrastructure MLOps. Enfin, ce poste contribuera à la mise en place de pipelines de données et de modèles fiables, reproductibles et sécurisés, conformes aux normes institutionnelles de gouvernance des données.
Fonctions et responsabilités
1. Développement de frameworks MLOps et automatisation des pipelines
- Concevoir et mettre en œuvre des pipelines CI/CD et des frameworks MLOps évolutifs.
- Développer et maintenir les pipelines de données, de formation et de déploiement en assurant la reproductibilité et l’efficacité.
2. Déploiement, surveillance et optimisation des performances du modèle
- Déployez les modèles d’apprentissage automatique en production et assurez-vous de leurs performances fiables.
- Mettre en place des systèmes de surveillance, d’enregistrement et d’alerte pour suivre la précision et la dérive du modèle.
3. Solutions d’IA et de phénotypage numérique basées sur l’image
- Soutenir le développement et le déploiement de modèles de reconnaissance d’images utilisant l’imagerie par drone et mobile.
- Utilisez des outils tels que Roboflow et Databricks pour les flux de travail basés sur l’image et les opérations d’apprentissage automatique évolutives.
4. Collaboration et intégration interinstitutionnelle
- Collaborer avec les partenaires du CGIAR (par exemple, l’ICRISAT, l’IITA) et les équipes internes pour harmoniser les pratiques MLOps.
- Faciliter le partage et l’intégration des connaissances entre les équipes multidisciplinaires.
5. Gouvernance, renforcement des capacités et amélioration continue
- Assurer la conformité aux normes de gouvernance, de sécurité et de confidentialité des données.
- Fournir des formations et promouvoir l’adoption des meilleures pratiques tout en intégrant les nouvelles méthodes MLOps.
Exigences
- Baccalauréat en informatique, science des données, intelligence artificielle, génie logiciel, informatique agricole ou dans un domaine quantitatif connexe.
- Expérience pertinente d’au moins 1 à 3 ans dans les environnements d’apprentissage automatique, de science des données ou de MLOps.
- Compréhension démontrée des flux de travail d’apprentissage automatique, y compris le prétraitement des données, l’entraînement des modèles, l’évaluation, le déploiement et la surveillance.
- Expérience de travail avec des modèles d’apprentissage automatique, des frameworks d’apprentissage profond et des modèles de langage de grande taille (LLM) dans des contextes de recherche ou de production.
- Une expérience au sein d’organisations de recherche internationales, de centres du CGIAR ou de projets de recherche agricole constituera un atout supplémentaire.
Éducation, connaissances et expérience
• Licence en informatique, science des données, intelligence artificielle, génie logiciel, informatique agricole ou domaine quantitatif connexe.
• Minimum de 1 à 3 ans d’expérience pertinente en apprentissage automatique, science des données ou MLOps.
• Maîtrise des flux de travail d’apprentissage automatique, notamment le prétraitement des données, l’entraînement, l’évaluation, le déploiement et le suivi des modèles.
• Expérience de travail avec des modèles d’apprentissage automatique, des frameworks d’apprentissage profond et des modèles de langage à grande échelle (LLM) dans un contexte de recherche ou de production.
• Une expérience au sein d’organismes de recherche internationaux, de centres du CGIAR ou de projets de recherche agricole serait un atout.
Termes et conditions
• Il s’agit d’un poste à pourvoir par recrutement local. Le CIFOR-ICRAF offre une rémunération compétitive, proportionnelle à l’expérience et aux qualifications. Au Kenya, les contrats de travail sont établis par l’ICRAF, conformément à la législation du travail kényane. Les candidats recrutés localement bénéficient d’un régime de retraite sans cotisation, d’une assurance maladie complète, de congés payés annuels et légaux, ainsi que de possibilités de formation et de perfectionnement, conformément aux politiques du CIFOR-ICRAF.
• Le contrat est d’une durée de deux (2) ans, incluant une période probatoire de six mois, avec possibilité de prolongation en fonction des performances, de la pertinence du poste et des ressources disponibles.
• Le lieu d’affectation est Nairobi, au Kenya.
• Nous accuserons réception de toutes les candidatures, mais seuls les candidats présélectionnés seront contactés.
processus de candidature
La date limite de dépôt des candidatures est le 11 juin 2026.
Nous accuserons réception de toutes les candidatures, mais nous ne contacterons que les candidats présélectionnés.
