Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Machine Learning à Toulouse
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.
Mission freelance
Développeur fullstack - Data/IA (H/F)
Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data / IA Engineer (H/F ) Description de la mission : Dans le cadre de nouveaux projets, notre client va rechercher un freelance expérimenté sur la partie Data. Vous interviendrez au sein de l'équipe Data intégration en tant que Data / IA Engineer. Vous serez responsable de la conception, du développement et de l'intégration de solutions complètes enrichies par des algorithmes d'intelligence artificielle. Vous jouerez un rôle crucial dans la création de services backend robustes et performants, en utilisant Python et FastAPI pour traiter et analyser des données complexes. Vos missions seront les suivantes : Concevoir et développer des services backend en Python et FastAPI, intégrant des techniques avancées de machine learning et de traitement de données massives. Gérer et optimiser des bases de données telles que MongoDB, Elasticsearch, ainsi que des systèmes SQL et NoSQL pour assurer un stockage et une analyse efficaces des données. Mettre en œuvre des méthodologies de CI/CD en utilisant Docker et GitLab CI, avec un fort accent sur l'automatisation des workflows de data science pour garantir une intégration et une livraison continues fluides. Collaborer avec les équipes de développement pour intégrer des modèles d'IA dans les applications, en assurant leur performance et leur scalabilité. (Optionnel) Développer des interfaces utilisateur interactives en utilisant React et Next.js, permettant une interaction fluide avec les modèles d'IA.
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