Vos futures missions sont les suivantes :
• Concevoir, mettre en œuvre et déployer des modèles d’apprentissage automatique dans un environnement GCP/ Python pour plusieurs Directions métiers
• Améliorer l’efficacité des modèles et des processus de déploiement (pipelines CI/CD, mise à l’échelle)
• Effectuer de la veille technologique et maintenir une compréhension approfondie des dernières technologies liées à IA
• Collaborer avec les équipes pour l’intégration de l’IA dans les processus SI (streaming, API, streamlit, etc.)
• Avoir du recul sur l’architecture des composants GCP et frameworks IA pour gagner en productivité et en efficacité
• Analyser les données pour extraire des features utiles à la modélisation
• Expérimenter des modèles sur la donnée (qualité, possibilité d’exploitation, RGPD) pour répondre à la problématique du métier
• Concevoir et tuner les modèles d’IA permettant de répondre aux besoins des métiers
• Coder en Python et respecter les bonnes pratiques de clean code
• Versionner mon code, contribuer à une codebase avec des revues entre développeurs, automatiser des processus par des pipelines CI/CD
De formation supérieure Bac + 5, type ingénieur ou équivalent universitaire, vous justifiez d’une expérience de 2 à 5 en tant que Data Scientist(e).
• Une ou plusieurs certification(s) GCP requise(s)
• Une expérience éprouvée dans le domaine du développement et le déploiement de l’IA
• Solides compétences sur Python et en design d'architectures sur GCP axés sur l'IA.
• Vous savez utiliser des briques GCP pour héberger vos applications frontend/backend
• Vous savez travailler en mode agile, par cycle de sprint, et planifier ma capacité sur un sprint.
Connaissance des évolutions règlementaires et d’éthique dans l’usage de donnée (RGPD);
Connaissance des évolutions de l’environnement de data ;
Connaissance des outils et pratiques d’intégration et de déploiement continu.
Connaissance et utilisation des plateformes cloud GCP
Vos qualités : curiosité, sens du collectif, communiquant(e), rigoureux(se) et autonome
Savoir – faire
Capacité à comprendre le besoin du métier afin de produire une solution adaptée ;
Capacité à livrer du code compréhensible et opérationnel ;
Maitrise des outils du langage Python et SQL.
Maîtrise des règles et techniques de gestion de projets
Capacité à expliquer sa démarche et à présenter ses résultats d’analyse ;
Capacité à utiliser les outils transverses de travail en équipe.
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