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Data Scientist NLP OCR - Nucléaire

Opportunité exclusive

Sur site, Hybride

Data Scientist NLP OCR - Nucléaire

AlgoviA

Data Scientist NLP OCR - Nucléaire

Expertises

PythonPyTorchMachine LearningNLP / Natural Language ProcessingAzureComputer Vision

il y a 2 mois

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Type de contrat:

Freelance / Contrat

Taux journalier :

Salaire selon profil

Localisation :

Lyon, France

Mode de travail :

Sur site, Hybride

Publié le :

18 août 2026

Le besoin


Contexte

Le travail s’effectue au sein de l’équipe DataScience du département informatique de notre client du domaine nucléaire. Cette équipe est constituée d’une quinzaine de personnes, dont le manager, 3-4 data scientists et un data-ingénieur internes, quelques chefs de projet, 3 alternants et stagiaires, ainsi que des data scientists et chefs de projet externes en renfort.

L’équipe DataScience de Framatome centralise tous les besoins en intelligence artificielle de l’entreprise. Pour chaque projet, après une phase de cadrage (calcul ROI, …), un POC est réalisé (selon complexité) puis une mise en production est attendue (application, déploiement sur serveurs internes, …). L’équipe gère également une plateforme GenIA à destination de l’entreprise (RAG, chatbot, …).

La collaboration s’effectue aussi avec l’équipe cybersécurité et l’équipe développement sur les sujets de sécurité, de mise en production, d’infrastructure et de déploiement.

Missions

L’équipe travaille autour de trois axes principaux :

  • Projets NLP / GenAI : traitement de documents complexes (OCR, multimodalité, …), amélioration des chatbots (RAG), pouvant aller jusqu’au fine-tuning/pre-training de modèles d’embeddings spécialisés pour le secteur nucléaire.

  • Projets Deep Learning : exploitation de données issues de capteurs de terrain (caméra, mesures temporelles, …). Les tâches incluent la détection d’anomalies, la classification/prédiction, ainsi que la recherche de variables d’importance.

  • Développement de librairies internes hors projet : création d’utilitaires réutilisables dans différents contextes.

Outils & Environnement

  • GenAI / Machine Learning

  • R&D – Traitements documentaires complexes

  • Séries temporelles / Jumeaux numériques

Stack technique :

  • Développement : Python, Gitlab, Docker, CI/CD, uvicorn

  • Deep Learning : PyTorch, HuggingFace

  • Cloud et infrastructure : Azure, GPU

  • IA Générative : Azure Open AI, vllm, ollama, langchain

  • Datascience : pandas, numpy, OpenCV, PyPDF (ou fitz), …

Profil recherché


Contexte

Le travail s’effectue au sein de l’équipe DataScience du département informatique de notre client du domaine nucléaire. Cette équipe est constituée d’une quinzaine de personnes, dont le manager, 3-4 data scientists et un data-ingénieur internes, quelques chefs de projet, 3 alternants et stagiaires, ainsi que des data scientists et chefs de projet externes en renfort.

L’équipe DataScience de Framatome centralise tous les besoins en intelligence artificielle de l’entreprise. Pour chaque projet, après une phase de cadrage (calcul ROI, …), un POC est réalisé (selon complexité) puis une mise en production est attendue (application, déploiement sur serveurs internes, …). L’équipe gère également une plateforme GenIA à destination de l’entreprise (RAG, chatbot, …).

La collaboration s’effectue aussi avec l’équipe cybersécurité et l’équipe développement sur les sujets de sécurité, de mise en production, d’infrastructure et de déploiement.

Missions

L’équipe travaille autour de trois axes principaux :

  • Projets NLP / GenAI : traitement de documents complexes (OCR, multimodalité, …), amélioration des chatbots (RAG), pouvant aller jusqu’au fine-tuning/pre-training de modèles d’embeddings spécialisés pour le secteur nucléaire.

  • Projets Deep Learning : exploitation de données issues de capteurs de terrain (caméra, mesures temporelles, …). Les tâches incluent la détection d’anomalies, la classification/prédiction, ainsi que la recherche de variables d’importance.

  • Développement de librairies internes hors projet : création d’utilitaires réutilisables dans différents contextes.

Outils & Environnement

  • GenAI / Machine Learning

  • R&D – Traitements documentaires complexes

  • Séries temporelles / Jumeaux numériques

Stack technique :

  • Développement : Python, Gitlab, Docker, CI/CD, uvicorn

  • Deep Learning : PyTorch, HuggingFace

  • Cloud et infrastructure : Azure, GPU

  • IA Générative : Azure Open AI, vllm, ollama, langchain

  • Datascience : pandas, numpy, OpenCV, PyPDF (ou fitz), …

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