Référence CSP: 2024-1536527
Principales responsabilités
Concevoir et maintenir une infrastructure ETL et MLOps évolutive pour les processus de mise en données (dont des séries temporelles et des réseaux) à partir de sources historiques et de sources provenant des compagnies de spectacle vivant (principalement des programmes, des textes, des photographies et des vidéos).
Mener des recherches sur les approches, les méthodologies et les outils d'apprentissage automatique. Développer des POC pour extraire des informations de données multimodales non structurées en étroite collaboration avec les experts du domaine impliqués dans le projet (chercheurs seniors, post-doctorants, doctorants).
Travailler avec des data engineers et des chercheurs en SHS pour assurer une acquisition optimale des données, leur intégrité et leur traitement.
Superviser un développeur junior et accompagner les membres de l'équipe en partageant votre expertise et les meilleures pratiques en ML, en MLOps et en développement de logiciels pour susciter un environnement d'expérimentation et d'apprentissage.
Rédiger des publications scientifiques détaillant les résultats, les techniques mises en oeuvre et les améliorations effectuées. Présenter les travaux menés lors de conférences, d'ateliers et de séminaires.
Effectuer une veille sur les dernières avancées en matière de machine learning, d'intelligence artificielle, et les intégrer dans nos procédés.
Experience: Expérience exigée de 2 An(s)
Université de Rennes 2
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