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Administrateur système et réseau h/f

Pau
FreeMat
Administrateur systèmes et réseaux
Publiée le Il y a 17 h
Description de l'offre

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix en Provence/la

400-440€ par jour

Télétravail : partial

Expérience : intermediate

Publié il y a 29 jours


Description du poste

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.


Compétences et expériences demandées

* +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 (conception, industrialisation, supervision).
* Base solide en Python 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.
* Participer activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique et en étant force de proposition sur les nouveaux outils / méthodes à utiliser.


Activités principales attendues

* Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données.
* Créer et produire des modèles d'apprentissage automatique industrialisables.
* Traiter les 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.
* Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour l'IA Générative.
* Prompt engineering.
* Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen.
* Optimisation des solutions (paramétrage des modèles).
#J-18808-Ljbffr

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