Le Challenge : Transformer la donnée en or numérique Au sein de notre direction Data en liaison constante avec la Direction Innovation et expertise agronomique, nous ne nous contentons pas d'aligner des chiffres. Nous gérons des réalités biologiques. Nous possédons un historique précieux issu de notre outil de gestion parcellaire, et ton rôle sera d'en extraire l'intelligence nécessaire pour piloter notre activité de demain. Tes Missions principales : Archéologie & Qualité de la donnée : Explorer l'historique de notre outil parcellaire, nettoyer les bruits de fond et structurer les données pour les rendre exploitables. Prévision de collecte : Développer des modèles prédictifs (séries temporelles, machine learning) pour anticiper les volumes et la qualité des récoltes en fonction des variables climatiques et des pratiques culturales. Recommandation agronomique : Identifier les "patterns" de succès pour aider à construire les programmes agronomiques les plus performants et durables (optimisation des intrants, choix des variétés). Veille & IA Open Source : Tester et adapter les derniers modèles open source (LLM pour l'analyse de rapports, modèles de vision pour le satellite, etc.) adaptés au monde agricole. Ton Profil : Double Culture : Tu es étudiant en Master Data Science ou en École d'Agro avec une forte spécialisation numérique. Tu sais ce qu'est un indice NDVI mais aussi une forêt aléatoire (Random Forest). Autonomie & Explorateur : On ne te donnera pas une recette toute faite. Tu aimes chercher, tester, échouer, et recommencer jusqu'à trouver la solution. Curiosité Technique : Le monde de l'IA avance vite. Tu es en veille constante sur les solutions Open Source et tu as hâte de les appliquer à des cas concrets. Technos : Maîtrise de Python (Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) et SQL. La connaissance des outils Talend, Qlik et Webi est un vrai plus. Pourquoi nous rejoindre ? Pour travailler sur des données réelles qui ont un impact direct sur la transition agro-écologique. Pour une liberté d'expérimentation totale sur les modèles IA. Parce que chez nous, la Data se traite avec les pieds dans la terre et la tête dans les algorithmes.
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