> Markdown version of [/jobs/ext/3134999-developpeur-bi](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3134999-developpeur-bi). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Développeur BI - **Company:** Dcms - **Location:** Brest, France - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Linux, Python (Programming Language), MATLAB, Machine Learning, NumPy, Pytorch, Deep Learning, Jupyter, Scikit Learn - **Published:** September 29, 2026 - **Apply:** https://www.brest-emplois.com/emplois/83720789.html ## About the Role Formation supérieure Bac +5 à Doctorat en traitement du signal, mathématiques appliquées, automatique, informatique, intelligence artificielle ou domaine scientifique proche. Une expérience de recherche appliquée ou de R&D est particulièrement appréciée ; une thèse, un post-doctorat ou une expérience d'ingénieur de recherche peut pleinement constituer cette expérience. - Solides bases en mathématiques appliquées, probabilités, statistiques, modélisation et traitement du signal ou des données. - Maîtrise des méthodes de machine learning et de deep learning : conception, entraînement, validation et analyse critique des modèles. - Très bonne maîtrise de Python et de son écosystème scientifique / IA (NumPy, pandas ou xarray, scikit-learn, PyTorch ou équivalent). - Capacité à travailler sur des données complexes, bruitées, hétérogènes et issues de capteurs réels. - Rigueur expérimentale : métriques, protocoles de validation, reproductibilité, analyse d'erreurs et documentation. - Aisance sous Linux et avec les environnements de développement scientifique de type Jupyter ; Matlab et/ou R sont appréciés. Seront particulièrement appréciés : - Une expérience en traitement d'images, acoustique, radar, télédétection, séries temporelles ou données multi-capteurs. - Une pratique de méthodes probabilistes / bayésiennes, problèmes inverses, méthodes parcimonieuses, assimilation de données ou optimisation numérique. - Une expérience du calcul GPU, du calcul scientifique intensif ou de plateformes de calcul haute performance., * Python * Intelligence artificielle * Veille scientifique * Traitement du signal * Création d'une base documentaire * Machine learning * MATLAB * Linux ## Description Vous êtes ingénieur.e ou docteur.e en intelligence artificielle, mathématiques appliquées, traitement du signal ou domaine proche ? Vous souhaitez que vos travaux de R&D soient intégrés à des systèmes concrets de surveillance maritime et de mission ? DCMS vous propose de rejoindre une équipe à taille humaine à Brest et de travailler au plus près de données issues de radars, caméras, AIS et autres capteurs. Rattaché(e) à la Direction et en lien étroit avec l'architecte système et les développeurs, vous contribuerez au développement de l'intelligence artificielle et des traitements avancés intégrés à nos systèmes de mission. Vous serez notamment chargé(e) de : - Concevoir des modèles prédictifs et des méthodes d'analyse adaptées aux comportements et aux situations maritimes. - Développer des algorithmes d'apprentissage automatique et de deep learning pour la classification, la reconnaissance de patterns et la génération d'alertes pertinentes. - Préparer, nettoyer, structurer et analyser des jeux de données issus de plusieurs capteurs : radar, caméra, AIS et autres sources disponibles. - Développer des méthodes de fusion de données et de coopération multi-capteurs afin d'améliorer la détection, la caractérisation et le suivi des situations d'intérêt. - Évaluer la précision, la robustesse et la capacité de généralisation des modèles, identifier les risques d'erreur ou de biais et proposer des mécanismes d'amélioration de leur fiabilité. - Prototyper, tester et intégrer les modèles avec l'équipe logicielle, en tenant compte des contraintes de performance, de temps de calcul et d'exploitation opérationnelle. - Assurer une veille scientifique et technologique, identifier de nouvelles pistes d'amélioration, documenter les travaux et contribuer, lorsque le contexte le permet, à leur valorisation scientifique. ## Related Videos - [Introduction to Azure Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/368-introduction-to-azure-machine-learning) - [Leveraging Large Language Models for Legacy Code Translation: Challenges and Solutions](https://www.wearedevelopers.com/videos/1157-leveraging-large-language-models-for-legacy-code-translation-challenges-and-solutions) - [Vectorize all the things! 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