Data Scientist Senior - Spécialisation Computer Vision (H/F)
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Job description
spécialisé(e) en Computer Vision, vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, impliquant la conception, l'entraînement et la mise en production de modèles IA avancés.Vos missions couvriront l'ensemble du cycle de vie de projets IA, de la compréhension du besoin métier jusqu'au déploiement de solutions robustes et industrialisées.Vos ResponsabilitésComprendre les enjeux métiers et les traduire en cas d'usage IA pertinents.Collecter, explorer, nettoyer et structurer des données hétérogènes (images, vidéos, séries temporelles).Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de Computer Vision : segmentation, détection d'objets, classification, OCR, modèles deep learning avancés.Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (data engineers, architectes, consultants…).Participer à la mise en production des modèles (MLOps, monitoring, robustesse).Contribuer au cadrage, à la méthodologie et à l'innovation continue sur les projets IA.Manipuler et analyser des données satellites pour des cas d'usage tels que la cartographie, l'environnement, l'agriculture, etc.Compétences Techniques AttenduesImpérativesExcellente maîtrise de Python et des bibliothèques data science : pandas, scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.Solide expérience en Computer Vision : OpenCV, torchvision, Detectron2, MMDetection…Pratique du traitement de données non structurées (images, vidéos).Très bonne maîtrise des bases de données : SQL, PostgreSQL, BigQuery…Idéalement :Maîtrise des outils et méthodes MLOps : Docker, MLflow, ArgoCD, CI/CD, Git…Connaissance des orchestrateurs et workflows IA sur Kubernetes (Argo Workflows, Airflow…).Pratique d'une plateforme IA Cloud : Vertex AI, SageMaker, Azure ML…Expérience avec les données satellites (prétraitement, géoréférencement, exploitation).Profil RecherchéBac+5 en mathématiques appliquées, informatique, statistiques ou équivalent.3 à 5 ans d'expérience en Data Science, avec une spécialisation
Requirements
en Computer Vision.Une première expérience en ESN ou cabinet de conseil.Autonomie, proactivité, curiosité technologique et esprit d'équipe.Capacité à vulgariser les concepts complexes et à co-construire avec les métiers.Connaissance des méthodologies Agile (Scrum, Kanban, SAFe…).