informations générales
Vitry-sur-Seine
Nous recherchons un(e) Data Scientist - Doctorant (H/F) en CDD de 3 ans (doctorat) pour intégrer notre équipe R&D et contribuer au développement de modèles avancés en fusion de données multi-sources, apprentissage profond et modélisation hybride intégrant des connaissances physiques.
Vos missions :
- Développer et optimiser des modèles de machine learning et deep learning (CNN, RNN, LSTM, Transformers, GAN.).
- Travailler sur la fusion de données multi-sources (LiDAR, capteurs IoT, imagerie satellite.).
- Concevoir des algorithmes de détection d'anomalies et des techniques avancées d'ingénierie de caractéristiques.
- Expérimenter et implémenter des modèles hybrides intégrant des principes physiques.
- Mettre en œuvre des modèles de langage de grande envergure (LLM) et de récupération augmentée par génération (RAG).
- Collaborer avec des équipes interdisciplinaires et publier des recherches dans des conférences et journaux scientifiques.
- Participer à l'optimisation des infrastructures de calcul et au déploiement de modèles sur des plateformes cloud.
Métier(s) de référencement
Description du profil :
- Diplômé(e) d'un Master 2 en Data Science, Intelligence Artificielle ou domaine connexe.
- Maîtrise avancée des langages de programmation : Python, R, SAS, SQL.
- Expérience avec les frameworks et bibliothèques IA/ML : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV.
- Compétences en traitement du langage naturel (NLP) : SpaCy, NLTK, Gensim, TextBlob.
- Expertise en vision par ordinateur : U-Net, YOLO, Vision Transformers, Fine-tuning & Transfer Learning.
- Bases solides en bases de données et cloud computing : MongoDB, SQL, NoSQL, Azure, GCP, Docker, Kubernetes.
- Connaissance en optimisation et analyse statistique : modélisation de séries temporelles, clustering, techniques de régression avancées.
En savoir plus sur cette annonce sur le site de notre partenaireVos missions :
- Développer et optimiser des modèles de machine learning et deep learning (CNN, RNN, LSTM, Transformers, GAN.).
- Travailler sur la fusion de données multi-sources (LiDAR, capteurs IoT, imagerie satellite.).
- Concevoir des algorithmes de détection d'anomalies et des techniques avancées d'ingénierie de caractéristiques.
- Expérimenter et implémenter des modèles hybrides intégrant des principes physiques.
- Mettre en œuvre des modèles de langage de grande envergure (LLM) et de récupération augmentée par génération (RAG).
- Collaborer avec des équipes interdisciplinaires et publier des recherches dans des conférences et journaux scientifiques.
- Participer à l'optimisation des infrastructures de calcul et au déploiement de modèles sur des plateformes cloud.
Métier(s) de référencement
Description du profil :
- Diplômé(e) d'un Master 2 en Data Science, Intelligence Artificielle ou domaine connexe.
- Maîtrise avancée des langages de programmation : Python, R, SAS, SQL.
- Expérience avec les frameworks et bibliothèques IA/ML : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV.
- Compétences en traitement du langage naturel (NLP) : SpaCy, NLTK, Gensim, TextBlob.
- Expertise en vision par ordinateur : U-Net, YOLO, Vision Transformers, Fine-tuning & Transfer Learning.
- Bases solides en bases de données et cloud computing : MongoDB, SQL, NoSQL, Azure, GCP, Docker, Kubernetes.
- Connaissance en optimisation et analyse statistique : modélisation de séries temporelles, clustering, techniques de régression avancées.
