Concepteur Système / Data Scientist IA

Contexte

Mission longue durée avec un démarrage ASAP. Profil recherché avec plus de 4 ans d'expérience en conception système et data science appliquée à l'intelligence artificielle.

Missions

• Analyse et préparation des données

  • Analyser les données issues des capteurs DAS

  • Intégrer les contraintes environnementales dans l’analyse

  • Sélectionner, nettoyer et labelliser les données

• Développement IA & Back-end

  • Étudier et sélectionner les modèles adaptés (Machine Learning / Deep Learning)

  • Développer et optimiser des algorithmes de détection

  • Industrialiser les modèles développés

  • Développer les modules back-end associés

• Structuration scientifique & reporting

  • Participer à la construction de la roadmap scientifique

  • Assurer le reporting régulier auprès des responsables de projet

  • Documenter les travaux réalisés

• Valorisation des résultats

  • Produire des supports de communication technique

  • Participer à la rédaction de publications scientifiques

  • Présenter les résultats auprès des parties prenantes

Livrables attendus

• Modules algorithmiques IA industrialisables

• Résultats de tests unitaires et d’intégration

• Reporting hebdomadaire d’avancement

• Feuille de route scientifique actualisée

• Rapports techniques et notes de synthèse

• Présentations de résultats

• Articles scientifiques ou communications techniques

• Comptes rendus de réunions projet

Outils & Environnement

• Maîtrise de Python

• Développement back-end (environnements type PyCharm et Anaconda)

• Algorithmes de Machine Learning (ex : SVM)

• Architectures Deep Learning (ex : CNN)

• Expérience avec TensorFlow

• Gestion de version avec GitHub

• Industrialisation de modèles IA

Conditions de travail

• Localisation : Paris

• Démarrage : ASAP

• Durée : Mission longue durée

1. +4 ans d'expérience en Data Science orientée IA appliquée
2. Très bonne maîtrise de Python
3. Développement back-end (environnements type PyCharm et Anaconda)
4. Maîtrise des algorithmes de Machine Learning (ex : SVM)
5. Maîtrise des architectures Deep Learning (ex : CNN)
6. Expérience avec TensorFlow
7. Gestion de version avec GitHub
8. Expérience en industrialisation de modèles IA
9. Connaissance des capteurs à fibre optique (compétence appréciée)
10. Sensibilité aux problématiques DAS (compétence appréciée)
11. Expérience en environnement industriel ou contraint (compétence appréciée)
12. Forte autonomie
13. Capacité à être rapidement opérationnel
14. Très bonne communication écrite et orale
15. Esprit scientifique et analytique
16. Rigueur
17. Capacité de synthèse
18. Aisance sur les projets multidisciplinaires