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Ce qu’il faut savoir sur Machine Learning

Machine Learning (ou apprentissage automatique) est une discipline de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de s’améliorer sans intervention humaine directe. Le Machine Learning utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour détecter des motifs, effectuer des prédictions ou proposer des recommandations. Il peut fonctionner de différentes manières : avec apprentissage supervisé, où le modèle est entraîné sur des données étiquetées pour prédire des résultats spécifiques, avec apprentissage non supervisé, où il explore des données non étiquetées pour identifier des structures ou des regroupements, ou encore avec apprentissage par renforcement, où le système apprend par essais et erreurs pour maximiser une récompense. Cette technologie est utilisée dans de nombreux secteurs, comme la reconnaissance d’images, les assistants virtuels, les systèmes de recommandation ou l’automatisation industrielle, et elle joue un rôle clé dans l’exploitation des données et l’innovation technologique.

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Freelance
CDI

Offre d'emploi
Ingénieur IA (H/F)

CONCRETIO SERVICES
Publiée le
IA
Machine Learning
Python

1 an
50k-55k €
570-610 €
Strasbourg, Grand Est
Ingénieur Intelligence Artificielle junior, profil technique ML/DL, chargé de concevoir, entraîner et évaluer des modèles IA robustes et fiables, intégrés à des systèmes critiques et contraints, avec un fort niveau d’exigence technique. VOS MISSIONS PRINCIPALES : Au sein d’équipes techniques pluridisciplinaires, l’ingénieur IA interviendra sur : La conception et l’implémentation de pipelines IA : collecte, nettoyage et préparation des données, feature engineering, entraînement et validation des modèles. Le développement et l’amélioration de modèles : machine learning classique, deep learning selon les cas d’usage. L’ évaluation des performances des modèles : métriques adaptées, généralisation, robustesse, gestion du biais et du bruit. L’amélioration continue des modèles existants : tuning, gestion du drift, optimisation des performances. La contribution à l’ industrialisation des modèles : versioning des données et des modèles, reproductibilité des expérimentations, intégration dans des systèmes existants. La prise en compte de contraintes fortes : données partielles ou sensibles, environnements techniques contraints, exigences élevées de fiabilité et de sécurité.

Les métiers et les missions en freelance pour Machine Learning

Data scientist

Le/La Data Scientist utilise Machine Learning pour développer des modèles prédictifs basés sur des données complexes.

Data analyst

Le/La Data Analyst utilise Machine Learning pour automatiser l'exploration des données et identifier des tendances clés.

Développeur·euse IA/Machine Learning

Le/ La développeur·euse IA/Machine Learning est spécialisé dans la création de modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel ou la prédiction de données.

Ingénieur·e R&D

L'ingénieur·e R&D conçoit et développe des solutions innovantes en s'appuyant sur les techniques de Machine Learning pour améliorer les produits ou les processus d'une organisation.

Développeur·euse data (décisionnel / BI / Big Data / Data engineer)

Le/ La développeur·euse data (décisionnel / BI / Big Data / Data engineer) implémente des modèles de Machine Learning dans des pipelines de données pour extraire des informations utiles et optimiser les processus décisionnels.

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Contrats

Freelance CDI CDD Alternance Stage

Lieu
1

Strasbourg, Grand Est
0 Km 200 Km

Télétravail

Télétravail partiel Télétravail 100% Présentiel

Taux Journalier Moyen min.

150 € 1300 € et +

Salaire brut annuel min.

20k € 250k €

Durée

0 mois 48 mois

Expérience

≤ 2 ans d’expérience 3 à 5 ans d’expérience 6 à 10 ans d’expérience > 10 ans d’expérience

Publication

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Ses contenus et son jobboard IT sont mis à disposition 100% gratuitement pour les indépendants et les salariés du secteur.

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