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# Data Scientist Imaging & Intelligence Artificielle Industrielle H/F

- **Company:** DO IT - PLATINIUM
- **Location:** Grenoble, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Computer Vision, DevOps, Imaging Technology, Python (Programming Language), Deep Learning, Machine Learning Operations
- **Published:** September 25, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83727813.html

## About the Role

Diplôme en informatique, mathématiques appliquées ou domaine similaire.- Expérience significative (minimum 3 ans) en Data Science appliquée à l'imagerie.- Expertise en Deep Learning et Computer Vision.- Maîtrise de Python et des outils d'industrialisation logicielle.- Compétences solides en DevOps, MLOps et gestion d'environnements on-premise.- Anglais courant, écrit et oral.- Capacité à travailler en équipe et à communiquer avec des interlocuteurs variés.- Esprit analytique et rigueur dans l'approche technique., Diplôme en informatique, mathématiques appliquées ou domaine similaire.

 - Expérience significative (minimum 3 ans) en Data Science appliquée à l'imagerie.
 - Expertise en Deep Learning et Computer Vision.
 - Maîtrise de Python et des outils d'industrialisation logicielle.
 - Compétences solides en DevOps, MLOps et gestion d'environnements on-premise.
 - Anglais courant, écrit et oral.
 - Capacité à travailler en équipe et à communiquer avec des interlocuteurs variés.
 - Esprit analytique et rigueur dans l'approche technique.

EUR

Anglais
Intelligence artificielle
Packaging
Python
Amélioration continue
Computer vision
Analyse des besoins
Esprit d'analyse

## Description

Analyse des besoins métiers et des cas d'usage d'imagerie.

 - Sélection, adaptation et optimisation de modèles de classification d'images.
 - Fine-tuning de modèles existants et amélioration continue des performances.
 - Développement de modules d'inférence industrialisables et réalisation de benchmarks techniques.
 - Packaging des modèles sous forme de composants Python réutilisables.
 - Automatisation des processus de déploiement et standardisation des pipelines IA.
 - Participation à la refonte de l'architecture applicative IA et mise en oeuvre de bonnes pratiques MLOps.
 - Optimisation de l'utilisation des ressources GPU et gestion des versions de modèles.
 - Accompagnement des utilisateurs métiers et rédaction de documentation technique.


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