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Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une première version (V0) d’une solution de détection pour des applications dans le secteur naval, notre client, acteur industriel majeur dans le domaine de la défense et des technologies, recherche un Data Scientist Senior spécialisé en Computer Vision . Le projet porte sur l’analyse d’images et de flux vidéo avec des enjeux forts de précision, de robustesse et de mise en production rapide. Missions Participer au cadrage fonctionnel et technique avec les équipes métiers Concevoir et développer des modèles de Computer Vision (détection, reconnaissance, identification) Développer, entraîner et valider des modèles Machine Learning / Deep Learning Assurer le déploiement et le cycle de vie des modèles (MLOps) Contribuer activement à la livraison d’une V0 dans un environnement en sprint court Animer des workshops techniques avec les équipes projet (PO, DevOps, Architectes, Développeurs) Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des solutions développées

Missions Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business Pilotage de la performance commerciale Détection d’insights, recommandations, prédictions Détails techniques Machine Learning : IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, … Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, … Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …) IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …) Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, … Expérience avec la plateforme Dataiku Outils informatiques Langage : Python Prototypage : Gradio, Streamlit Outil de versioning : git Cloud : AWS Bedrock Expérience avec une architecture On prem serait un plus Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)