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Descriptif du poste Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer un service d'expertise en Machine Learning appliqué à la publicité, la détection de fraude et la maintenance prédictive. Les tâches sont : Développement des modèles de scoring et de détection d'événements rares. Travail avec des jeux de données déséquilibrés et développer des stratégies pour les traiter efficacement. Usage des outils d'analyse de données low-code/no-code avancés issus de la suite logicielle d'une plateforme d'analyse de données pour faciliter le processus de modélisation. Collaboration avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et intégrer des solutions de Machine Learning adaptées.

Missions principales Encadrer et accompagner les Data Scientists du pôle IA Concevoir, développer et optimiser des modèles de Data Science, Machine Learning et Deep Learning Participer à la mise en place d’algorithmes créateurs de valeur à partir des données de l’entreprise Développer des scénarios prédictifs Améliorer les modèles NLP utilisés pour la compréhension des messages utilisateurs Réaliser le nettoyage, la structuration et l’enrichissement des données et des intentions Mettre en œuvre des modèles de classification de type BERT ou équivalent Travailler sur des approches de word embeddings Mesurer et analyser les performances théoriques et réelles des modèles développés Intégrer les contraintes réglementaires et les exigences de conformité dans les propositions de valeur Contribuer à la veille technologique et à l’innovation sur les sujets IA Compétences attendues Très bonne maîtrise des concepts de statistique, machine learning et deep learning Solide expérience dans la mise en œuvre de modèles de Data Science performants et industrialisables Bonne compréhension des enjeux stratégiques et métiers Capacité d’analyse, de synthèse, d’autonomie et forte force de proposition Maîtrise de Python, Pandas, Hugging Face, PyTorch et Git Connaissance des techniques de réduction de dimension telles que t-SNE ou UMAP Connaissance des environnements AWS , notamment SageMaker Sensibilité forte aux sujets d’innovation, de qualité et de performance des modèles Livrables attendus Scénarios prédictifs Modèles NLP optimisés pour la compréhension des messages utilisateurs Modèles de classification entraînés et évalués Analyses de performances et recommandations d’amélioration Solutions conformes aux exigences techniques, métier et réglementaires

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Scientist senior spécialisé en Deep Learning et NLP , avec une expérience significative dans le secteur retail . Mission longue durée : 12 mois renouvelables . Missions Concevoir, développer et optimiser des modèles de Deep Learning (PyTorch) appliqués à des cas d’usage retail Travailler sur des problématiques avancées de : Learning to Rank (LTR) Ranking / systèmes de recommandation Génération d’embeddings Fine-tuner et adapter des modèles existants : LLM (Large Language Models) autres modèles NLP Explorer, analyser et valoriser des données complexes pour améliorer la performance des modèles Réaliser des PoC / MVP pour valider les approches techniques Participer à l’industrialisation et à l’amélioration continue des modèles Collaborer avec les équipes métiers et techniques (Data, Produit, IT) Environnement technique Python (expert) Machine Learning / Deep Learning PyTorch NLP / LLM Google Cloud Platform (GCP) Soft skills Esprit analytique et orienté résultats Capacité à travailler en équipe transverse Autonomie et capacité à proposer des solutions Bonne communication

Contexte de la mission : L'équipe Instore développe des applications mobile pour les vendeurs en magasin. L'application Cube In Store permet à un teammember, de gérer (entre autre) son linéaire, sa relation client et de passer des commandes pour le client. Présente dans 60+ pays et pour 60 000+ collaborateurs, l'application permet de réaliser tous les gestes du magasin en un minimum de temps. La mission consiste à intégrer les nouvelles solutions pour gérer et préparer le business magasin. Objectifs et livrables Responsabilités : Concevoir l’architecture, développer, tester, déployer , maintenir et améliorer l’application. Garantir la qualité, la performance et la stabilité de l’application Animer les sujets techniques cross équipes Veille technologique constante pour les méthodologies mises en place et les technologies utilisées. Vous challengez l’existant, expérimentez, mettez en place des solutions innovantes dans un but d’amélioration continue. Compétences techniques : Vous avez une bonne maîtrise du framework Android et du langage Kotlin Vous justifiez d’une activité publique sur des plateformes comme GitHub et/ou d’une expérience professionnelle. Vous avez une bonne connaissance des bibliothèques open-source usuelles de l’éco-système Android comme OkHttp, Koin, Ktor, etc... Vous maitrisez les architectures MVVM, MVI et l’approche modulaire Vous maitrisez Firebase et ces composants Des connaissances en Ktor Server est un "+" Bon niveau de la programmation orienté objet, fonctionnelle, des Design Pattern et de l'algorithme. Bonne connaissance de l’utilisation d’API REST et des normes et procédures de sécurité (OAuth). Vous utilisez couramment Git, travailler avec un Git flow est un plus. Maîtrise des méthodes agiles. Une bonne maîtrise de l'anglais technique. Aptitudes professionnelles : Appétence pour les nouvelles technologies et les nouveaux langages de programmation. Sens du service par rapport aux demandes des clients tout en respectant les normes de développement. Sens des responsabilités et de l’engagement pour rendre des livrables dans les délais impartis. Curiosité dans les nouveaux langages, tu es en apprentissage continue au quotidien. Bonnes qualités relationnelles (écoute et expression) permettant de communiquer efficacement avec les différentes équipes impliquées dans le projet. Capacité à vulgariser des sujets très techniques. Ouverture d'esprit, compte tenu de la variété des problématiques clients et technologiques. Forte capacité à travailler en équipe. Autonomie. Tu auras en particulier les responsabilités suivantes : Participer à l’élaboration des spécifications fonctionnelles en tant que force de proposition technique Prendre en charge les développements évolutifs et correctifs des applications android et de leurs outils de communication à destination de nos utilisateurs en magasin. Établir les chiffrages sur l’expression des besoins et s’y engager. Réaliser la partie développement en prenant en compte des normes de développement. Création de scenarii de tests de non régression. Tester la solution et vérifier les impacts (sécurité, flux, performance, volumétrie...). S’assurer du bon fonctionnement de la solution dans l’environnement de production (phase pilote). Veille technologique Compétences demandéesCompétences Niveau de compétence Ktor Avancé Jetpack Compose Avancé Android Avancé Modularisation Avancé Clean Architecture Avancé Kotlin Avancé Firebase Avancé

Conception et optimisation des invites Concevoir, améliorer et maintenir des invites de haute qualité (système, instructions, exemples, etc.). Développer des stratégies d'invites avancées : enchaînement de pensées, interactions multiples, routage, utilisation d'outils. Créer et gérer un référentiel d'invites standardisées pour les principaux cas d'usage du secteur bancaire. Intégration aux produits Collaborer avec les équipes Données et Informatique pour intégrer des invites optimisées aux assistants conversationnels. Gérer le versionnage et le suivi du cycle de vie des invites. Accompagner les équipes métiers dans la définition de leurs besoins et l'identification des cas d'usage d'IA à forte valeur ajoutée. Évaluation et assurance qualité Mettre en œuvre des cadres de test robustes : analyse comparative, analyse des hallucinations, contrôles de précision. Réaliser des tests A/B et mettre en place des outils d'évaluation semi-supervisée. Surveiller et améliorer en continu les performances conversationnelles. Conformité, Sécurité et Gouvernance Garantir la conformité aux exigences réglementaires (secteur bancaire, RGPD, loi sur l'IA). Créer et diffuser des bonnes pratiques pour les équipes métiers.

🎯 Nous recherchons un(e) Consultant(e) Senior en Intelligence Artificielle / Machine Learning pour accompagner des Business Units dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions IA appliquées aux enjeux énergétiques et de décarbonation. 🔍 Contexte de la mission Vous interviendrez sur des projets IA à destination de différents segments énergie (bâtiments, sites industriels, réseaux, production), avec pour objectif de : optimiser la performance énergétique, réduire l’empreinte carbone, transformer des problématiques opérationnelles en produits IA robustes et industrialisés . Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier, Data Science et IT , et contribuerez à l’intégration des solutions au sein d’une plateforme data groupe. 🛠️ Missions Vos principales responsabilités seront : Concevoir, développer et déployer des solutions IA / Machine Learning scalables et exploitables en production Transformer des problématiques métier liées à l’énergie en solutions IA concrètes et mesurables Industrialiser les modèles (du POC à la production) en garantissant la qualité des données, la robustesse et la maintenabilité Construire et maintenir une bibliothèque de composants IA explicables et réutilisables , intégrée à la plateforme data groupe Piloter des projets de bout en bout : cadrage, développement, déploiement, mesure d’impact Produire la documentation nécessaire (blueprints, guides, playbooks) afin de faciliter la réutilisation des solutions Faciliter la collaboration entre les différentes parties prenantes (Business Units, équipes Data, IT, fonctions centrales)

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Nous recherchons un(e) AI Engineer hands-on pour concevoir, développer et déployer des solutions d’Intelligence Artificielle et d’IA générative à l’échelle du Groupe. Vous interviendrez sur des projets à fort impact métier autour des LLM, copilotes, agents intelligents et solutions d’automatisation , avec un focus sur le développement concret et la mise en production. Dans ce cadre, vous serez responsable de la conception et du déploiement de solutions GenAI (LLM, RAG, agents), du développement d’applications IA robustes en Python , ainsi que de leur intégration aux systèmes et données de l’entreprise (API, bases de données, outils métiers). Vous contribuerez également à la mise en place et à la gestion des API Data/IA, ainsi qu’au maintien d’un registre de modèles (MLflow). Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, Data Engineering et Plateforme afin d’industrialiser les modèles et garantir leur mise en production dans des environnements fiables et performants. Vous serez également impliqué(e) dans le monitoring, l’optimisation continue des solutions et le respect des standards de sécurité, de gouvernance des données et de conformité réglementaire (notamment AI Act). En lien avec les équipes métiers, vous participerez à l’identification et à la co-construction de cas d’usage IA à forte valeur ajoutée.

Informations Pratiques Secteur : Télécommunications Localisation : Arcueil (94) – Rythme hybride (2 jours de présence sur site par semaine) Démarrage : Immédiat (ASAP) Durée : Jusqu’au 31/12/2026 (Visibilité long terme) TJM max : 680 € Contexte de la Mission Suite à la mise en production réussie d'une solution de relation client innovante basée sur l'intelligence artificielle ( Speech-to-Speech ), le groupe amorce une phase de déploiement et d'industrialisation sur l'ensemble de ses canaux digitaux. L'objectif est de renforcer les équipes Data pour accompagner cette montée en charge selon deux axes stratégiques : l'optimisation du monitoring et l'automatisation de la qualité. Vos Missions Rattaché(e) aux équipes Data Science, vous intervenez sur le cycle de vie de la solution dans une logique de passage à l'échelle : Optimisation du Monitoring : Perfectionner les outils de suivi et d'analyse de performance de la solution IA en production. Mise en place du Test Ops : Concevoir et déployer une " Test Case Factory " augmentée par l'IA. Automatisation : Utiliser la Data Science pour générer des scénarios de tests automatisés à chaque nouvelle version logicielle afin de garantir la robustesse du système. Industrialisation : Participer activement au "scaling" de la solution sur les différents points de contact digitaux du client. Compétences Techniques Cœur de métier : Data Science appliquée. Spécialités : Traitement du langage naturel (NLP), intégration de modèles de langage (LLM) et architectures agentiques. Méthodologie : Sensibilité aux problématiques de mise en production (MLOps / Test Ops). Soft Skills Capacité à travailler dans un environnement technologique de pointe. Rigueur méthodologique pour assurer la fiabilité des processus de tests. Force de proposition pour l'amélioration continue des outils de monitoring.

Objectifs et livrables TA FUTURE CONTRIBUTION Concevoir et optimiser l’architecture du widget de paiement et son intégration transparente chez les marchands partenaires (architecture micro-frontend). Développer et maintenir les nouveaux plugins de paiement (front-end) pour diversifier l'offre et l'expérience utilisateur. Améliorer et faire évoluer les widgets clés, notamment la simulation de paiement, le Third Party Checkout, et le widget d’intégration sur les systèmes de caisses. Contribuer au co-design des solutions avec l’équipe mobile pour l'évolution des SDK natifs. Garantir que toutes les solutions développées respectent les standards de performance, d'accessibilité et d'évolutivité les plus élevés. Assurer la fiabilité des composants par la rédaction de tests complets et d’une documentation technique de qualité pour faciliter l’adoption par les autres équipes. Participer activement aux revues de code et être une force de proposition dans l'évolution de l'architecture front-end STACK TECHNIQUE Javascript: typescript, svelte, react CI/CD : Github actions, Docker, K8s Cloud - Native : GCP / Aiven Observability: Datadog, Prometheus, Grafana CE QUE TU APPORTES Plus de 10 années d'expérience, en tant que frontend sur des périmètres critiques Excellente maîtrise des architectures Solide expérience dans la mise en place d’une CI/CD & de toutes les couches de test. Bonne connaissance des outils de monitoring et d’alerting. Capacité à travailler efficacement dans un environnement Agile/Scrum. Bonnes compétences en résolution de problèmes. Des compétences java pour une approche fullstack serait un plus.

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Data Scientist/IA Gen/Machine Learning / Deep Learning - Nantes Compétences et expériences demandées : Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. Connaissance de SQL Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Objectifs et livrables Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen Prompt engineering Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences demandées Compétences Niveau de compétence machine learning Confirmé python Confirmé IA générative Confirmé

Secteur : Industrie / Excellence Opérationnelle Localisation : Clermont-Ferrand (Rythme : 3 jours/semaine sur site) Démarrage : ASAP Visibilité : Jusqu’au 15/02/2027 Le Challenge Au cœur d'un environnement Cloud moderne, votre mission consiste à garantir la fiabilité, la performance et la disponibilité critique des services BI. Véritable pivot entre la technique et les besoins métiers, vous assurez un support de niveau 2 sur des solutions de reporting et de traitement de données à forte valeur ajoutée. Vos Responsabilités Maintien en Condition Opérationnelle : Analyse et résolution d'incidents complexes (logs, erreurs de traitement, gestion des permissions). Interface Technico-Fonctionnelle : Traduire des problématiques techniques complexes en impacts métiers clairs pour les parties prenantes. Transition & Qualité : Participer aux phases de mise en exploitation (SDM, SLA) et assurer le suivi rigoureux des indicateurs de performance. Amélioration Continue : Identifier proactivement les points de fragilité, remonter les alertes et proposer des optimisations sur l'existant (IA, automatisation). Astreintes : Participation ponctuelle au dispositif d'astreinte (environ 1 semaine par mois). Stack Technique & Expertise Data Core : Maîtrise avancée du SQL et de Python orienté Data. Ecosystème Azure : Azure Data Factory, Azure Databricks et principes de gouvernance Cloud. Restitution : Expertise fonctionnelle sur Power BI (incluant les concepts de sécurité RLS). Data Science : Notions de base en Machine Learning pour accompagner les évolutions analytiques. Langue : Anglais courant obligatoire (contexte international). Profil Recherché Vous justifiez d'une expérience de 4 ans minimum sur un rôle similaire, mêlant rigueur technique et sens du service. Esprit d’Analyse : Capacité à synthétiser des informations complexes et à prioriser les urgences. Agilité Relationnelle : Vous interagissez avec aisance avec des profils variés (DevOps, Data Engineers, Métiers, Support L3). Curiosité : Un intérêt marqué pour les nouvelles technologies et l'IA pour faire évoluer votre périmètre. Conditions de la prestation TJM : 400 € Soft Skills clés : Autonomie, proactivité et excellente communication écrite/orale.

Brief de mission – Ingénieur Test & Validation Contexte de la mission Dans le cadre des activités du CSEC, la mission s’inscrit en support des projets existants avec un fort enjeu de qualité et de sécurité des livrables. Le prestataire interviendra sur des phases critiques de validation et d’accompagnement autour des correctifs applicatifs. Objectif global Réaliser les tests de non-régression et les tests de validation des patches sur les projets en support, afin de garantir la stabilité, la performance et la sécurité des applications. Responsabilités principales Exécuter les tests de non-régression sur les applications en maintenance Réaliser les tests de validation des patches (fonctionnels et de sécurité) Effectuer des tests fonctionnels et des tests de vulnérabilité Vérifier et valider les procédures techniques et les installations Accompagner les clients dans : l’implémentation des patches la bonne application des correctifs (fonctionnels et sécurité) Livrables attendus Production d’un OTD mensuel (On-Time Delivery) incluant : reporting des tests réalisés suivi des anomalies statut des validations Contraintes fortes Bonne connaissance du domaine AFIS (Air Traffic / systèmes critiques assimilés) Compétences techniques requises Systèmes d’exploitation (OS) : niveau confirmé (important) Scripting : niveau confirmé (important) Bases de données : niveau junior (important) Java : niveau junior (souhaitable) Compétences linguistiques Français : courant (impératif) Anglais : professionnel (impératif) Profil recherché Niveau : Ingénieur confirmé Domaine : Développement logiciel / Intégration / Test & Validation Environnement technique : Développement Web : Java, JavaScript, HTML Logiciel embarqué : C, C++, C# Environnements : Linux et Windows Valeur ajoutée attendue Le prestataire devra faire preuve d’autonomie, de rigueur et d’un bon sens de l’analyse pour sécuriser les livraisons et contribuer à l’amélioration continue des processus de test et de validation.

Mission basée à Lyon avec une présence sur site requise trois jours par semaine, ce rôle de Data Engineer Principal s’inscrit dans un contexte exigeant mêlant data engineering et machine learning. Démarrage ASAP pour une mission courant jusqu’au 31 décembre 2026. Au sein des équipes produit, le consultant interviendra sur la conception, la construction et la maintenance du data layer ainsi que des plateformes de données. Il sera responsable de la mise en œuvre d’architectures robustes permettant le traitement et l’analyse de volumes de données importants, en garantissant performance, scalabilité et fiabilité. Le poste implique également la gestion des flux de données et des interfaces associées, avec la création et l’intégration de structures optimisées pour l’exploitation analytique. Une attention particulière sera portée à l’industrialisation et au déploiement d’algorithmes performants, dans une logique d’optimisation continue. Le profil recherché justifie d’au moins 7 ans d’expérience, avec une expertise confirmée en data engineering, architecture data, data management et environnements data lake, ainsi qu’une bonne maîtrise des problématiques machine learning.

Objet : Appel d'offres pour un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Computer Vision - Alsace Notre entreprise, leader dans l'accompagnement à l'aménagement intérieur, souhaite renforcer ses capacités en intégrant des solutions basées sur l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur. Afin de soutenir notre croissance, nous lançons un appel d'offres pour le recrutement d’un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Computer Vision, ayant une expérience minimale de 2 ans. Contexte de la mission : Nous exploitons la donnée et les technologies d’intelligence artificielle pour révolutionner la manière dont nos équipes commerciales identifient les besoins clients, ainsi que la représentation et la configuration en temps réel de scènes d’ameublement. La personne recrutée jouera un rôle clé dans le développement et la déploiement de modèles de vision par ordinateur destinés à analyser des images et en extraire des insights opérationnels pertinents. Localisation : Alsace Vos missions principales : Développement de modèles de Computer Vision : Concevoir et entraîner des modèles capables d’identifier les objets, leurs fonctions et contenus à partir d’images. Support aux équipes commerciales : Accompagner les équipes dans l’exploitation des outils d’analyse visuelle, y compris la classification et l’interprétation des images. Déploiement et maintenance : Implémenter et assurer la maintenance des solutions de traitement d’images en production, en utilisant notamment Google Cloud Platform (GCP) et Vertex AI. Conception de pipelines : Développer des pipelines et des algorithmes permettant la visualisation en temps réel des scènes d’ameublement, facilitant ainsi la prise de décisions commerciales. Collaboration métier : Travailler étroitement avec les équipes métier pour traduire les enjeux business en solutions techniques concrètes, assurer leur déploiement efficace et leur adoption opérationnelle. Veille technologique : Maintenir une expertise à jour en matière de vision par ordinateur afin d’intégrer les dernières innovations dans nos solutions.