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Organisme de données en France
echerche un Data Scientist capable d'intervenir de manière autonome et de travailler en proximité avec les équipes métiers.
Le consultant sera amené à collaborer principalement avec les équipes basées à Lyon, tandis que la prestation sera réalisée sur le site à Montrouge.
avoir-être:
• Rigueur, reproductibilité, travail incrémental et versionné.
• Autonomie technique et bonne réceptivité à l'encadrement (points réguliers avec le SSP Lab).
• Capacité de restitution écrite et orale en français pour des publics à la fois technique et métier.
• Sensibilité aux exigences de la statistique publique : secret statistique, confidentialité, non-exfiltration des données, transparence, reproductibilité, auditabilité des traitements.
3. Prestation attendue
• Code source reproductible et documenté dans un dépôt git
• Comparer plusieurs modèles et approches : comparaison des performances par type de variable et identification du ou des modèles les plus adaptés au besoin
• Evaluation: 1) Concordance entre la sortie du modèle et le fichier de référence FIQUAL (fichier de contrôle qualité) par variable et 2) concordance sur les divergences modèle / FICOD (fichier du prestataire de production) et FIQUAL (fichier de contrôle qualité) / FICOD (fichier du prestataire de production). Métriques de concordance par classe de variable et analyse des types d'erreurs. Score de confiance par variable.
• Pipeline produisant une sortie au format du fichier FIQUAL et une comparaison automatique avec le fichier FICOD
• Documentation technique, note méthodologique assurant la passation/réappropriation interne par l'Insee.
Candidate profile
Data Scientist avec expérience IA et ML
Compétences
• Développement en Python.
• Environnement Machine Learning avec MLflow.
• Utilisation des infrastructures GPU de l'INSEE.
• Hébergement et développement sur SSP Cloud
• Expérience en traitement de formulaires / reconnaissance d'écriture manuscrite.
• Déploiement en environnement conteneurisé (Docker) sur plateforme type Kubernetes ; stockage objet S3 ; usage de GPU.
• Fine-tuning et évaluation de LLM/VLM open-weight.
• Master 2, diplôme d'ingénieur ou doctorat en science des données, apprentissage automatique, vision par ordinateur ou équivalent.
• Expérience (2 à 5 ans) en projets de ML/IA avec mise en production de projet de data science et évaluation rigoureuse des performances.
Compétences techniques:
• Méthodologie d'évaluation: conception de métriques par tâche, calibration, gestion de l'incertitude, analyse fine des erreurs. Scores de confiance.
• Bonnes pratiques de développement (git, code lisible et reproductible) et MLOps
• Vision par ordinateur : prétraitement d'images (redressement, binarisation), recalage/alignement de formulaires, segmentation, détection et découpe de zones d'intérêt.
• Apprentissage profond : reconnaissance d'écriture manuscrite (OCR / HTR), et modèles vision-langage (VLM) (usage, prompting, évaluation ; le fine-tuning est un plus).
• Python de niveau professionnel : PyTorch, OpenCV, écosystème Hugging Face, pandas
Working environment
aucune info sur le télétravail, possibilité de travail sur site full time
2 jours de gratuité pr la montée en compétence
merci d'être compétitif dans vos propositions financières
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