Descriptif de la mission :

Notre client accélère sa transformation sur sa plateforme digitale. Ils souhaitent donner aux clients l'opportunité de découvrir l'univers à travers des expériences multidimensionnelles. Notre objectif est de créer un écosystème ouvert pour connecter des acteurs et des services tiers de manière sécurisée et optimale.
Rejoignez l'équipe Digital InStore - Data et aider le client à révolutionner les activités en magasin.

Contexte :
Nous fournissons des insights aux équipes digitales et contribuons à améliorer notre écosystème d'outils en magasin. Nous permettons à nos utilisateurs internes d'avoir un impact commercial et une performance opérationnelle plus forts grâce à l'utilisation de données et de solutions innovantes.
Le consultant peut être basé à Lille ou à Paris.

Votre rôle en tant que Data Scientist senior :
- Forte expertise en Computer Vision et en prévision pour rejoindre notre équipe Instore Data.
- Responsable de la conception, du développement et de la mise en œuvre de modèles avancés pour résoudre des problèmes commerciaux complexes à l'aide de techniques de vision par ordinateur et de prévision.

Principales responsabilités :
- Concevoir et mettre en œuvre des modèles et une architecture de vision par ordinateur pour analyser et interpréter des données visuelles (par exemple, des images, des vidéos), pour des applications en temps réel et non réel.
- Travailler avec des techniques telles que la reconnaissance d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images pour extraire des informations significatives des données visuelles.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour intégrer des modèles de vision artificielle dans les processus commerciaux, y compris l'analyse en temps réel, les recommandations et le développement de produits numériques.
- Restez au fait des dernières avancées en matière de vision par ordinateur et d'algorithmes d'apprentissage profond.

Prévisions :
- Développer et déployer des modèles de prévision de séries temporelles pour prédire les tendances futures, les intentions de vente, les intentions de demande et d'autres mesures clés.
- Appliquer des techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour améliorer la précision et la performance des modèles de prévision, en particulier avec des fonctionnalités de vision par ordinateur.
- Collaborer avec les parties prenantes pour comprendre les besoins de l'entreprise et développer des informations exploitables à partir des données prévisionnelles.
- Affiner et optimiser en permanence les méthodes de prévision en validant et en testant régulièrement les modèles.

Collaboration et communication :
- Collaborer avec les équipes chargées des produits, de l'ingénierie, des opérations et des données pour définir les besoins en matière de données et fournir des informations exploitables.
- Communiquer clairement et efficacement les concepts et les résultats complexes de la science des données aux parties prenantes techniques et non techniques.
- Documenter les méthodologies et les résultats pour s'assurer que les modèles sont reproductibles et maintenables.

Compétences techniques :
- Maîtrise de Python, avec une forte expérience en apprentissage automatique et en science des données.
- Solides connaissances en analyse statistique et en tests d'hypothèses, avec une bonne connaissance des techniques de prévision de séries temporelles.
- Expertise pratique dans la détection d'objets, la segmentation d'images, la classification et les techniques d'extraction de caractéristiques.
- Familiarité avec les MLOps, la conteneurisation, l'orchestration, le CI/CD, l'Infrastructure as Code et le déploiement de modèles au niveau de la production. Autonome dans la surveillance, la journalisation, l'évolutivité, l'optimisation des performances, la parallélisation et le backtesting automatisé.

Ce qu'il faut faire :
- Expérience de l'apprentissage multimodal (par exemple, intégration d'images avec du texte, de la parole ou des données de capteurs).
- Familiarité avec l'informatique de pointe et l'informatique GPU.
- Expérience dans l'élaboration de projets innovants à partir de zéro et dans le travail au sein d'environnements d'ingénierie complexes et dépendants.

Expérience :
* 3 à 7+ années d'expérience professionnelle en science des données et en apprentissage automatique, avec un fort accent sur la vision par ordinateur/reconnaissance d'images.
* Une formation dans un domaine quantitatif tel que l'informatique, les mathématiques, les statistiques ou la science des données.
* Maîtrise de l'anglais et du français.

Environnement Technique

CI/CD

Computer Vision

Forecasting

IA

IaaS

Python

méthodes statistiques

MLOps