About this role
Développement de modèles d’IA :
Participer à la conception, l’entraînement et l’optimisation de modèles de Machine Learning (supervisé/non supervisé) et de Deep Learning.Implémenter des algorithmes pour des cas d’usage spécifiques (ex : vision par ordinateur, NLP, prédiction).Prétraitement et analyse de données :
Nettoyer, structurer et analyser des jeux de données pour les rendre exploitables.Collaborer avec les data scientists pour identifier des tendances ou des insights.Intégration et déploiement :
Aider à intégrer les modèles dans des applications ou des pipelines de production (APIs, cloud, etc.).Contribuer à la documentation technique et aux tests de validation.Veille technologique :
Se tenir informé(e) des avancées en IA (frameworks, outils, bonnes pratiques).Participer à des revues de code et à des ateliers internes.Collaboration transversale :
Travailler avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et traduire les exigences en solutions techniques.Assister aux réunions techniques et fonctionnelles. Formation :
Bac +5 en Intelligence Artificielle, Data Science, Informatique ou domaine équivalent
Profil 1 à 3 ans d'expérience
Compétences techniques requises :
Langages : Python (obligatoire), connaissance de R ou C++ (un plus).
Librairies/Frameworks :
Machine Learning : Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.Data : Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn.Outils :
Expérience avec Jupyter Notebook, Git, Docker.Connaissance des bases de données (SQL/NoSQL) et des environnements cloud (AWS, Azure, GCP) appréciée.Concepts clés :
Bases en statistiques, algèbre linéaire, et réseaux de neurones.Notions de MLOps (déploiement, monitoring) un atout.